Glenoid bone grafting in primary anatomic total shoulder arthroplasty: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary anatomic total shoulder arthroplasty can be challenging in patients with complex glenoid wear patterns and bone loss. Severe retroversion (>15°) or significant bone loss may require bone grafting. This review summarizes the rate of revision and long-term outcomes of anatomic total shoulder arthroplasty with bone graft. METHODS: A systematic search of MEDLINE, Embase, PubMed, and CENTRAL databases was conducted from the date of inception to 23 October 2018. Two reviewers independently screened articles for eligibility and extracted data for analysis. The primary outcome was rate of revision. The secondary outcomes were rate of component loosening, functional outcome, and range of motion. RESULTS: Of the 1056 articles identified in the search, 26 underwent full-text screening and 7 articles were included in the analysis. All procedures were one-stage anatomic total shoulder arthroplasties. The rate of revision was 5.4% with component loosening and infection listed as indications over a weighted mean follow-up period of 6.3 years. Complications occurred in 12.6% of patients. CONCLUSION: Glenoid bone grafting in anatomic total shoulder arthroplasty results in comparable revision rates and improvement in pain compared to augmented glenoid components and reverse shoulder arthroplasty. Due to the low quality of evidence, further prospective studies should be conducted. LEVEL OF EVIDENCE: IV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».