Comparison of arthroscopic suture-bridge technique and double-row technique for treating rotator cuff tears
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rotator cuff tear is a common shoulder disorder in the elderly. Either arthroscopic double-row (DR) or suture-bridge (SB) technique for rotator cuff tear patients is needed to choose. We conducted this systematic review and meta-analysis to compare the clinical outcomes of arthroscopic SB versus DR intervention. METHODS: The 7 studies were acquired from PubMed, Medline, Embase, CNKI, Google, and Cochrane Library. The data were extracted by 2 of the co-authors independently and were analyzed by RevMan5.3. Mean differences (MDs), odds ratios (ORs), and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Cochrane Collaboration's Risk of Bias Tool and Newcastle-Ottawa scale were used to assess risk of bias. RESULTS: Seven studies including 1 randomized controlled trial and 6 observational studies were assessed. The methodological quality of the trials ranged from low to moderate. The pooled results of American Shoulder and Elbow Surgeons score, Constant score, visual analog scale score, and range of motion showed that the differences were not statistically significant between the 2 interventions. The difference of University of California at Los Angeles (UCLA) score was statistically significant between SB and DR intervention, and SB treatment was more effective (MD = -0.95, 95% CI = -1.70 to -0.20, P = .01). The difference of re-tear rate was statistically significant and SB treatment achieved better result than DR treatment (OR = 0.31, 95% CI = 0.15-0.64, P = .001). Sensitivity analysis proved the stability of the pooled results and the publication bias was not apparent. CONCLUSIONS: Both arthroscopic SB and DR interventions had benefits in rotator cuff tear. SB treatment was more effective in UCLA score and had lower re-tear rate than DR treatment. The arthroscopic SB technique is recommended as the optical choice for rotator cuff tear.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 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 ».