Early repair of trauma-related full-thickness rotator cuff tears does not eliminate the problem of healing failure
Notice bibliographique
Résumé
Aims Failure of healing is a well-known problem after repair of the rotator cuff. This study aimed to investigate if early repair of trauma-related full-thickness rotator cuff tears (FTRCTs) could prevent this failure. Patients and Methods In this prospective trial, 62 consecutive patients (14 women (23%), 48 men (77%); median age 61 years (interquartile range (IQR) 54 to 65)) with trauma-related FTRCT underwent arthroscopic single-row repair within six weeks of trauma. Tendon integrity was assessed one year after surgery using the Sugaya score on MR images. Patients were followed up with Western Ontario Rotator Cuff (WORC) index, EuroQol visual analogue scale (EQ VAS), and the Constant–Murley score (CS) two years after repair. Results A total of 57 patients (92%) had MR images available at one year; 59 patients (95%) had CS (one year), WORC (two years), and EQ VAS scores (two years). Intact repair was found on MRI in 36 patients (63%); 13 patients (23%) displayed healing failure of at least one repaired tendon and eight patients (14%) displayed total healing failure. Median WORC index and relative CS improved from 30.8 points (IQR 20.1 to 38.6) at baseline to 85.0 points (IQR 60.6 to 95.7) at two years and 26.5 points (IQR 21.2 to 37.4) to 83.2 points (IQR 71.9 to 97.5) at one year, respectively. The relative CS at one year was significantly better among those with intact repairs compared with those with healing failure (91.6 vs 78.1 points; p = 0.031). Conclusion Although early repair of trauma-related FTRCT improved patient relevant outcomes over two years for the entire cohort, only two out of three repaired rotator cuffs displayed intact structural integrity on MRI after one year. Consequently, early repair did not seem to prevent healing failure after trauma-related FTRCT. Cite this article: Bone Joint J 2019;101-B:603–609.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».