Arthroscopic Bankart Repair after Anterior Traumatic Shoulder Dislocation in Workers
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The objective of this study was to evaluate clinical results in workers after Arthroscopic Bankart repair for traumatic unidirectional shoulder dislocation. Methods: A total of 45 patients (42 male- 3 female) meet the inclusion criteria: traumatic anterior dislocation, workers´ compensation patient, minimum of 2 years follow-up and exclusion criteria: bony Bankart >25%, engaging Hill Sachs, previous surgery, rotator cuff injury. Number of dislocations were 1 in 35 patients, 2 in 7 patients and 3 in 3 patients. Artroscopic Bankart repair was performed by a single surgeon. UCLA shoulder Score and ROWE score for shoulder instability were scored for clinical assessment. The mean follow up was 64 (SD+- 21.6) month with a mean age of 30 (SD+-10) years. Type of work and workload was recorded according to Canadian classification and dictionary of occupations. Time to return to work was also recorded. Statistical analysis was performed at the center for biostatistics at Facultad de Ciencias Medicas, Universidad Nacional del Litoral using SPSS 23.0-IBM. Results: The mean UCLA Shoulder Score was 33 (SD+-2) and ROWE Score 95 (SD +-7), none of the patients presented recurrent dislocation at the time of follow up. Time to return to work was mean 123 days (+-60 SD) of whom 52% were heavy workers, 39% medium and 9% light workers. All patients except one could return to his previous level of work. Pearsons bi variate correlation coefficient between days to return to work between heavy and medium/light workers was not significative (p>0,05) but in heavy workers return to work take more days than in medium/light workers. Age and return to work with 35 years as a cut point was not significative either. Conclusion: Workers treated with Arthroscopic Bankart repair after traumatic unilateral dislocation, presents good results and high rate of return to work at the previous level.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».