Partial-thickness rotator cuff tears: clinical and imaging outcomes and prognostic factors of successful nonoperative treatment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to determine the clinical success rate of nonoperative treatment of partial-thickness rotator cuff tears (PT-RCTs), to determine baseline clinical factors predictive of outcome of nonoperative treatment of PT-RCTs, and to determine the imaging outcome of nonoperative treatment of PT-RCTs. PATIENTS AND METHODS: All patients with a primary diagnosis of a PT-RCT were eligible for inclusion. Seventy-six patients (48 males, 28 females) with an average age of 52±10 years were included in the study. Patients were evaluated using a standardized format including clinical, imaging, and shoulder specific quality-of-life outcomes. Patients were assessed and treated either successfully nonoperatively or consented to undergo surgical intervention of their PT-RCT. Patients treated nonoperatively underwent follow-up by MRI arthrogram. RESULTS: Thirty-seven patients (49%) underwent nonoperative treatment. Logistic regression analysis indicated that the baseline variables of side (dominant or nondominant side involved), onset (traumatic or atraumatic), and thickness of tendon tear (<50% or >50%) were significant predictors of outcome. At a mean 46±7 months of follow-up, nonoperatively treated patients demonstrated a mean American Shoulder and Elbow Surgeons score of 85.1±16.0, and a Simple Shoulder Test score of 10.0±2.5. Overall, 76% of tears treated nonoperatively did not show a tear progression on anatomic imaging. Nine patients (24%) demonstrated tear progression, of which three patients (8%) demonstrated full-thickness tearing. CONCLUSION: Nonoperative treatment was utilized in ~50% of the patients and resulted in improved clinical outcomes. Onset, shoulder involved, and thickness of the tear were predictive of the success of nonoperative treatment.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».