Diagnostic Validity of Patient-Reported History for Shoulder Pathology
Notice bibliographique
Résumé
Objective The purpose of this article is to determine whether patient-reported history items are predictive of shoulder pathology and have the potential for use in triaging patients with shoulder pathology to orthopaedic outpatient clinics. Setting It is set at two tertiary orthopaedic clinics. Patients All new patients reporting pain and/or disability of the shoulder joint were prospectively recruited. A total of 193 patients were enrolled, 15 of whom withdrew, leaving 178 patients composing the study sample. Design Patients completed a questionnaire on the history of their pathology, then the surgeon took a thorough history indicating the most likely diagnosis. The clinician then performed appropriate physical examination. Arthroscopy was the reference standard for those undergoing surgery and magnetic resonance imaging (MRI) with arthrogram for all others. We calculated the sensitivity, specificity, and likelihood ratios (LRs) of history items alone and in combination. We used the LRs to generate a clinical decision algorithm. Main Outcome Measures Diagnosis was determined through arthroscopy or MRI arthrogram. Reporting was standardized to ensure review of all structures. Results The physical examination and history agreed in 75% of cases. Of those that did not agree, the physical examination misdirected the diagnosis in 47% of our cases. In particular, history items were strong predictors of anterior and posterior instability and subscapularis tears and were combined in a tool to be utilized for screening patients. Conclusion The patient-reported history items were effective for diagnosing shoulder pathology and should be considered for use in a triaging instrument.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».