Do Medical Comorbidities Affect Outcomes in Patients With Rotator Cuff Tears?
Notice bibliographique
Résumé
Background: The effects of medical comorbidities on clinical outcomes in patients with rotator cuff tears (RCTs) have not been fully elucidated. This study investigates the association between medical comorbidities, as measured by the Functional Comorbidity Index (FCI), and clinical outcomes in patients treated surgically or nonsurgically for symptomatic, full-thickness RCTs. Hypothesis: Patients with RCTs who have more comorbidities will have worse outcome scores. Study Design: Cohort study; Level of evidence, 3. Methods: We collected the following outcome measures at baseline and at regular intervals up to 64 weeks in all patients: FCI, the Western Ontario Rotator Cuff Index (WORC), and the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score. Changes in outcomes were compared separately for surgical and nonsurgical patients using paired t tests. The relationship of the FCI and all outcomes of interest at baseline, at 64-week follow-up, and for changes from baseline was explored using linear regression modeling. Results: Of the 222 study patients (133 males; mean age, 60.0 ± 9.6 years), 140 completed the 64-week WORC and 120 completed the 64-week ASES. Overall, 128 patients underwent RCT repair, and 94 patients were treated nonsurgically. Both treatment groups improved compared with baseline at 64 weeks on the ASES score and WORC. At 64 weeks, patients with higher baseline FCI scores had worse WORC score (by 74.5 points; P = .025) and ASES score (by 3.8 points; P < .01). A higher FCI score showed a trend toward predicting changes in the WORC and ASES scores at 64 weeks compared with baseline, but this did not reach statistical significance (WORC change, P = .15; ASES change, P = .07). Conclusion: Patients with higher FCI scores at baseline reported worse baseline functional scores and demonstrated less improvement with time. The magnitude of this change may not be clinically significant for single comorbidities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».