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Enregistrement W2964571492 · doi:10.1177/2325967119863010

Effect of Muscle Quality on Operative and Nonoperative Treatment of Rotator Cuff Tears

2019· article· en· W2964571492 sur OpenAlexaboutno aff
Micah Naimark, Thai Q. Trinh, Christopher Robbins, Bridger Rodoni, James E. Carpenter, Asheesh Bedi, Bruce S. Miller

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRotator cuffTearsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rotator cuff muscle atrophy and fatty infiltration are predictors of negative outcomes after rotator cuff repair. However, the impact of muscle degeneration on nonsurgical treatment is unknown. Hypothesis: Rotator cuff muscle atrophy and fatty infiltration will reduce the outcomes of operative repair while having a minimal effect on nonsurgical treatment. Additionally, in the setting of atrophy and fatty infiltration, surgical and nonsurgical treatment will produce equivalent outcomes. Study Design: Cohort study; Level of evidence, 2. Methods: Patients undergoing operative and nonoperative treatment of full-thickness rotator cuff tears were prospectively enrolled into a nonrandomized cohort study. Muscle quality was assessed on magnetic resonance imaging by use of the supraspinatus tangent sign, Warner atrophy, and Goutallier fatty infiltration classifications. Grading was performed by 2 independent observers who were blinded to patient treatment and outcomes. Normalized Western Ontario Rotator Cuff (WORC) index was the primary patient-reported outcome. Multivariate linear regression analysis was used to determine the impact of muscle quality on treatment outcomes. Results: The cohort consisted of 157 patients, 89 (57%) surgical and 68 (43%) nonsurgical, with a mean follow-up of 2.4 years (range, 1-5 years). Tangent sign had the best inter- and intrarater reliability, with kappa statistics of 0.81 and 0.86, respectively. Reliability for Warner atrophy was 0.69 to 0.76 and for Goutallier classification was 0.54 to 0.64. Overall, improvement in WORC scores was higher in the surgical group than the nonsurgical group (39.3 vs 21.2; P < .001). A positive tangent sign was the only independent predictor ( P < .01) of worse outcomes in the surgical group, accounting for an estimated 22-point lower improvement in WORC scores. Conclusion: A positive tangent sign was predictive of worse operative outcomes, resulting in equivalent improvements between surgical and nonsurgical treatment. The tangent sign is a reliable, prognostic indicator that clinicians can use when counseling patients on the optimal treatment of rotator cuff tears.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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