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Enregistrement W3005808132 · doi:10.1177/0363546520901538

Are Patients Who Undergo the Latarjet Procedure Ready to Return to Play at 6 Months? A Multicenter Orthopaedic Outcomes Network (MOON) Shoulder Group Cohort Study

2020· article· en· W3005808132 sur OpenAlexaboutno aff
Travis L. Frantz, Joshua S. Everhart, Gregory L. Cvetanovich, Andrew S. Neviaser, Grant L. Jones, Carolyn M. Hettrich, Brian R. Wolf, Keith M. Baumgarten, Matthew Bollier, Jonathan T. Bravman, John E. Kuhn, C. Benjamin, Robert G. Marx, Eric C. McCarty, Shannon F. Ortiz, Alan L. Zhang, Julie Y. Bishop

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLatarjet procedureRange of motionAnterior shoulderSurgeryProspective cohort studyElbow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Latarjet procedure is growing in popularity for treating athletes with recurrent anterior shoulder instability, largely because of the high recurrence rate of arthroscopic stabilization, particularly among contact athletes with bone loss. Purpose: (1) To evaluate return of strength and range of motion (ROM) 6 months after the Latarjet procedure and (2) to determine risk factors for failure to achieve return-to-play (RTP) criteria at 6 months. Study Design: Case-control study; Level of evidence, 3. Methods: A total of 65 athletes (83% contact sports, 37% overhead sports; mean ± SD age, 24.5 ± 8.2 years; 59 male, 6 female) who enrolled in a prospective multicenter study underwent the Latarjet procedure for anterior instability (29% as primary procedure for instability, 71% for failed prior stabilization procedure). Strength and ROM were assessed preoperatively and 6 months after surgery. RTP criteria were defined as return to baseline strength and <20° side-to-side ROM deficits in all planes. The independent likelihood of achieving strength and motion RTP criteria at 6 months was assessed through multivariate logistic regression modeling with adjustment as needed for age, sex, subscapularis split versus tenotomy, preoperative strength/motion, percentage bone loss, number of prior dislocations, preoperative subjective shoulder function (American Shoulder and Elbow Surgeons and Western Ontario Shoulder Instability Index percentage), and participation in contact versus overhead sports. Results: Of the patients, 55% failed to meet ≥1 RTP criteria: 6% failed for persistent weakness and 51% for ≥20° side-to-side loss of motion. There was no difference in failure to achieve RTP criteria at 6 months between subscapularis split (57%) versus tenotomy (47%) ( P = .49). Independent risk factors for failure to achieve either strength or ROM criteria were preoperative American Shoulder and Elbow Surgeons scores (per 10-point decrease: adjusted odds ratio [aOR], 1.61; 95% CI, 1.14-2.43; P = .006), Western Ontario Shoulder Instability Index percentage (per 10% decrease: aOR, 0.61; 95% CI, 0.38-0.92; P = .01), and a preoperative side-to-side ROM deficit ≥20° in any plane (aOR, 5.01; 95% CI, 1.42-21.5; P = .01) or deficits in external rotation at 90° of abduction (per 10° increased deficit: aOR, 1.64; 95% CI, 1.06-2.88; P = .02). Conclusion: A large percentage of athletes fail to achieve full strength and ROM 6 months after the Latarjet procedure. Greater preoperative stiffness and subjective disability are risk factors for failure to meet ROM or strength RTP criteria.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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