Descriptive Epidemiology of the MOON Shoulder Instability Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shoulder instability is a common diagnosis among patients undergoing shoulder surgery. PURPOSE: To perform a descriptive analysis of patients undergoing surgery for shoulder instability through a large multicenter consortium. STUDY DESIGN: Case series; Level of evidence, 4. METHODS: All patients undergoing surgery for shoulder instability who were enrolled in the MOON Shoulder Instability Study were included. Baseline demographics included age, sex, body mass index, and race. Baseline patient-reported outcomes (PROs) included the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score, Shoulder Activity Score, Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI), 36-Item Health Survey (RAND-36), and Single Assessment Numeric Evaluation (SANE). The preoperative physician examination included active range of motion (ROM) and strength testing. Preoperative imaging assessments with plain radiography, magnetic resonance imaging (MRI), and computed tomography were also included and analyzed. RESULTS: Twenty-six surgeons had enrolled 863 patients (709 male, 154 female) across 10 clinical sites. The mean age for the cohort was 24 years (range, 12-63 years). Male patients represented 82% of the cohort. The primary direction of instability was anterior for both male (74%) and female (73%) patients. Football (24%) and basketball (13%) were the most common sports in which the primary shoulder injury occurred. No clinically significant differences were found in preoperative ROM between the affected and unaffected sides for any measurement taken. Preoperative MRI scans were obtained in 798 patients (92%). An anterior labral tear was the most common injury found on preoperative MRI, seen in 66% of patients, followed by a Hill-Sachs lesion in 41%. Poor PRO scores were recorded preoperatively (mean: ASES, 72.4; WOSI, 43.3; SANE, 46.6). CONCLUSION: The MOON Shoulder Instability Study has enrolled the largest cohort of patients undergoing shoulder stabilization to date. Anterior instability is most common among shoulder instability patients, and most patients undergoing shoulder stabilization are in their early 20s or younger. The results of this study provide important epidemiological information for patients undergoing shoulder stabilization surgery.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».