Management of Failed SLAP Repair: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Superior labrum anterior to posterior (SLAP) tears are a very common shoulder injury. The success rate of SLAP repair, particularly in the throwing athlete, has been variable in the literature. QUESTIONS/PURPOSES: The purpose of this systematic review was to evaluate the reported post-operative outcomes of management techniques for failed SLAP repair. METHODS: The electronic databases MEDLINE, Embase, and PubMed were searched for relevant studies, and pertinent data was abstracted. Only studies reporting outcomes of management techniques for failed SLAP repairs were included. RESULTS: A total of 10 studies (levels III to IV) evaluating 176 patients were included in this systematic review. Most subjects were male (86.6%), with a mean age at surgery of 36.3 years (range, 17 to 67 years). The most commonly reported reason for failed SLAP repair was persistent post-operative mechanical symptoms after index SLAP repair. Common techniques used in the management of failed SLAP repair include biceps tenodesis and revision SLAP repair. Return to activity was significantly higher after biceps tenodesis than after arthroscopic revision SLAP repair. However, compared to primary SLAP repair, biceps tenodesis demonstrated no statistically significant differences in return to work rates. Complications reported in one case were resolved post-operatively, and there was no reported revision failure or reoperation after revision surgery. CONCLUSION: The most common reason for failed SLAP repair is persistent post-operative mechanical symptoms. Revision surgery for failed SLAP repair has a high success rate. The rate of return to activity after biceps tenodesis was significantly higher than the rate after revision SLAP repair. Large high-quality randomized trials are required to provide definitive evidence to support the optimal treatment for failed SLAP repair.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».