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Enregistrement W2899906894 · doi:10.1177/2471549218807772

Subscapularis Management in Total Shoulder Arthroplasty: Current Evidence Comparing Peel, Osteotomy, and Tenotomy

2018· article· en· W2899906894 sur OpenAlexaff
Troy D. Bornes, M. D. Rollins, Peter Lapner, Martin Bouliane

Notice bibliographique

RevueJournal of Shoulder and Elbow Arthroplasty · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTenotomyMedicineOsteotomyArthroplastySurgeryRandomized controlled trialTendon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The optimal approach to management of the subscapularis in total shoulder arthroplasty (TSA) is controversial. Options include the subscapularis tenotomy, lesser tuberosity osteotomy (LTO), and peel. This review provides a summary of subscapularis anatomy and function, outcomes associated with subscapularis management options in TSA, and postoperative subscapularis deficiency. Based on the available literature, LTO appears to result in improved function and subscapularis integrity relative to tenotomy, while peel and LTO have generally led to equivalent outcomes. The highest level of evidence to date is derived from a randomized controlled trial that demonstrated that outcomes following peel and LTO were not significantly different. There is currently a paucity of high-quality evidence as most studies have consisted of small retrospective series with varying outcome measures. Furthermore, the optimal approach to establishing the diagnosis of subscapularis deficiency following TSA is unclear.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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