Supraspinatus Myotendinous Junction Injuries: MRI Findings and Prevalence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study is to describe the MRI findings and evaluate the prevalence of supraspinatus myotendinous injuries. MATERIALS AND METHODS: Among 1001 consecutive shoulders that underwent either conventional MRI or MR arthrography between January and December 2016, 843 shoulders were included. All MR images were retrospectively analyzed for identification and classification into the appropriate grade of acute or chronic rotator cuff myotendinous injuries. Other MRI findings, such as the presence of rotator cuff tendon insertional tears, and clinical information were also evaluated. RESULTS: At MRI, 0.47% (4/843) of shoulders had supraspinatus myotendinous injuries involving the anterior muscular bundle exclusively. Chronic grade III (n = 2), acute grade III (n = 1), and acute grade II (n = 1) injuries were identified in three men and one woman (mean age, 44 years) with a clinical history of trauma (n = 2) or of progressive shoulder pain (n = 2). A concurrent supraspinatus insertional tendon tear with either partial (n = 1) or full (n = 1) thickness was present in half the cases. Loss of tension of the myotendinous junction in grade III myotendinous junction injuries led to severe atrophy and fatty infiltration of the anterior supraspinatus. CONCLUSION: Supraspinatus myotendinous junction injuries are uncommon at MRI. These lesions invariably involve the anterior bundle of the supraspinatus muscle and may occur with a concomitant insertional tendon tear. High-grade chronic injuries lead to selective atrophy and fatty infiltration of the anterior supraspinatus muscle.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».