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Enregistrement W2980221088 · doi:10.2106/jbjs.18.01473

Surgical Versus Nonsurgical Management of Rotator Cuff Tears

2019· article· en· W2980221088 sur OpenAlexaboutno aff
Austin J. Ramme, Christopher Robbins, Karan A. Patel, James E. Carpenter, Asheesh Bedi, Joel Gagnier, Bruce S. Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotator cuffMedicineTearsSurgeryElbowVisual analogue scaleRotator cuff injuryMagnetic resonance imagingProspective cohort studyPropensity score matchingCohortPhysical therapyRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rotator cuff disease is a major medical and economic burden due to a growing aging population, but management of rotator cuff tears remains controversial. We hypothesized that there is no difference in outcomes between patients who undergo rotator cuff repair and matched patients treated nonoperatively. METHODS: After institutional review board approval, a prospective cohort of patients over 18 years of age who had a full-thickness rotator cuff tear seen on magnetic resonance imaging (MRI) were retrospectively evaluated. After clinical evaluation, each patient elected to undergo either rotator cuff repair or nonsurgical treatment. Demographic information was collected at enrollment, and self-reported outcome measures (the Normalized Western Ontario Rotator Cuff Index [WORCnorm], American Shoulder and Elbow Surgeons score [ASES], Single Assessment Numerical Evaluation [SANE], and pain score on a visual analog scale [VAS]) were collected at baseline and at 6, 12, and >24 months. The Functional Comorbidity Index (FCI) was used to assess health status at enrollment. The size and degree of atrophy of the rotator cuff tear were classified on MRI. Propensity score analysis was used to create rotator cuff repair and nonsurgical groups matched by age, sex, symptom duration, FCI, tear size, injury mechanism, and atrophy. The Student t test, chi-square test, and regression analysis were used to compare the treatment groups. RESULTS: One hundred and seven patients in each group were available for analysis after propensity score matching. There were no differences between the groups with regard to demographics or rotator cuff tear characteristics. For all outcome measures at the time of final follow-up, the rotator cuff repair group had significantly better outcomes than the nonsurgical treatment group (p < 0.001). At the time of final follow-up, the mean outcome scores (and 95% confidence interval) for the surgical repair and nonsurgical treatment groups were, respectively, 81.4 (76.9, 85.9) and 68.8 (63.7, 74.0) for the WORCnorm, 86.1 (82.4, 90.3) and 76.2 (72.4, 80.9) for the ASES, 77.5 (70.6, 82.5) and 66.9 (61.0, 72.2) for the SANE, and 14.4 (10.2, 20.2) and 27.8 (22.5, 33.5) for the pain VAS. In the longitudinal regression analysis, better outcomes were independently associated with younger age, shorter symptom duration, and rotator cuff repair. CONCLUSIONS: Patients with a full-thickness rotator cuff tear reported improvement in pain and functional outcome scores with nonoperative treatment or surgical repair. However, patients who were offered and chose rotator cuff repair reported greater improvement in outcome scores and reduced pain compared with those who chose nonoperative treatment. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level III. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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