The Coracohumeral Interval in Patients With Subscapularis Tendon Tears
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to analyze the relationship between the CHI and both healing of the SSC as assessed by MRI as well as clinical outcome following SSC reconstruction. The association between the coracohumeral interval (CHI) and the incidence of subscapularis tendon (SSC) tears is well established. Coracoplasty at the time of SSC repair has been advocated to diminish subcoracoidal impingement and thereby improve SSC healing. 53 shoulder joints in 53 patients with a mean age of 61.8 ± 9.8 years were followed for a minimum 24 months (range, 24 to 36). There were 19 isolated and 34 combined subscapularis lesions. According to Fox and Romeo, there were 31 grade 2, 18 grade 3, and 4 grade 4 lesions. All patients underwent arthroscopic reconstruction and coracoplasty of the subscapularis tendon as part of their surgical treatment. The CHI was measured as the minimal distance between the tip of the coracoid process and the humeral head on transverse slices. MR healing of the SSC was graded according to Sugaya. Clinical outcome was assessed by the Western Ontario Rotator Cuff (WORC) Index. The mean CHI increased from 8.9 ± 2.7 mm preoperatively to 9.9 ± 2.7 mm postoperatively (p<0.001). Significant differences were found between mean postoperative CHI values stratified according to the Sugaya classification (ANOVA, p=0.017). No correlation was found between the WORC Index and postoperative CHI. Arthroscopic reconstruction of the SSC and coracoplasty leads to a significant increase in CHI. High CHI values were associated with improved MRI healing of the SSC. While a narrow CHI has been shown to promote SSC tearing, the results of the present study indicate that a wide CHI may promote SSC healing.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».