Posterior Shoulder Instability Classification, Assessment, and Management: An International Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To reach consensus among international shoulder experts on the most appropriate assessment and management strategies for posterior shoulder instability (PSI). Design Delphi. Methods In phase 1 of the study, we reviewed the literature, generated the Delphi items, created the survey, and identified clinical experts. In phase 2 of the study, clinical shoulder experts (physical therapists, orthopaedic surgeons, sports medicine physicians, and researchers) participated in a 3-round e-Delphi survey. For consensus, we required a minimum of 70% agreement per round. Descriptive statistics were used to present the characteristics of the respondents, the response rate of the experts in each round, and the consensus for PSI classification, assessment, and management. Results Round 3 was completed by 47 individuals from 5 different countries. The response rate ranged from 57/70 (81%) to 47/50 (94%) per round. Respondents agreed on 3 subgroups to define PSI: traumatic (100% agreement), microtraumatic (98% agreement), and atraumatic (98% agreement). Conclusion International shoulder experts agreed that the clinical presentation, management strategy, and outcome expectations differ for traumatic, microtraumatic, and atraumatic PSI. Their recommendations provide a framework for managing these subgroups, with additional consideration of sport and work participation and subsequent risks. J Orthop Sports Phys Ther 2020;50(7):373–380. Epub 29 Apr 2020. doi:10.2519/jospt.2020.9225
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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 | 0,098 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».