Impact of smoking on patient outcomes after arthroscopic rotator cuff repair
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cigarette smoking may adversely affect rotator cuff tear pathogenesis and healing. However, the impact of cigarette smoking on outcomes after arthroscopic rotator cuff repair is relatively unknown. PATIENTS AND METHODS: A cohort of 126 patients who underwent arthroscopic rotator cuff repair with minimum 2 years follow-up were retrospectively identified from our institutional database. Patient demographics, comorbidities, and cuff tear index were collected at initial presentation. Outcome measures including American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score, Western Ontario Rotator Cuff (WORC) score and Visual Analogue Scale (VAS) for pain were collected at each clinical follow-up. Mixed model regression analysis was used to determine the impact of smoking on outcomes, while controlling for tear size and demographics. RESULTS: In our cohort, 14% were active or recent smokers. At baseline, smokers presented with higher pain, greater comorbidities and worse ASES scores than non-smokers. Smokers also had a non-significant trend towards presenting for surgical repair at a younger age and with larger tear sizes. Both smokers and non-smokers had statistical improvements in outcomes at 2 years following repair. Regression analysis revealed that smokers had a worse improvement in ASES but not WORC or VAS pain scores after surgery. CONCLUSION: The minimal clinically important difference was achieved for ASES, WORC and VAS pain in both smokers and non-smokers, suggesting both groups substantially benefit from arthroscopic rotator cuff repair. Smokers tend to present with larger tears and worse initial outcome scores, and they have a lower functional improvement in response to surgery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».