Does the Rotator Cuff Tear Pattern Influence Clinical Outcomes After Surgical Repair?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Limited literature exists regarding the influence of rotator cuff tear morphology on patient outcomes. Purpose: To determine the effect of rotator cuff tear pattern (crescent, U-shape, L-shape) on patient-reported outcomes after rotator cuff repair. Study Design: Cohort study; Level of evidence, 3. Methods: Patients undergoing arthroscopic repair of known full-thickness rotator cuff tears were observed prospectively at regular intervals from baseline to 1 year. The tear pattern was classified at the time of surgery as crescent, U-shaped, or L-shaped. Primary outcome measures were the Western Ontario Rotator Cuff Index (WORC), the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES), and a visual analog scale (VAS) for pain. The tear pattern was evaluated as the primary predictor while controlling for variables known to affect rotator cuff outcomes. Mixed-methods regression and analysis of variance (ANOVA) were used to examine the effects of tear morphology on patient-reported outcomes after surgical repair from baseline to 1 year. Results: A total of 82 patients were included in the study (53 male, 29 female; mean age, 58 years [range, 41-75 years]). A crescent shape was the most common tear pattern (54%), followed by U-shaped (25%) and L-shaped tears (21%). There were no significant differences in outcome scores between the 3 groups at baseline. All 3 groups showed statistically significant improvement from baseline to 1 year, but analysis failed to show any predictive effect in the change in outcome scores from baseline to 1 year for the WORC, ASES, or VAS when tear pattern was the primary predictor. Further ANOVA also failed to show any significant difference in the change in outcome scores from baseline to 1 year for the WORC ( P = .96), ASES ( P = .71), or VAS ( P = .86). Conclusion: Rotator cuff tear pattern is not a predictor of functional outcomes after arthroscopic rotator cuff repair.
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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».