The Evaluation and Management of the Failed Primary Arthroscopic Bankart Repair
Notice bibliographique
Résumé
Primary arthroscopic Bankart repair is a common procedure that is increasing in popularity; however, failure rates can approach up to 6% to 30%. Factors commonly attributed to failure include repeat trauma, poor or incomplete surgical technique, humeral and/or glenoid bone loss, hyperlaxity, or a failure to identify and address rare pathology such as a humeral avulsion of the glenohumeral ligament lesion. A thorough clinical and radiographic assessment may provide insight into the etiology, which can assist the clinician in making treatment recommendations. Surgical management of a failed primary arthroscopic Bankart repair without bone loss can include revision arthroscopic repair or open repair; however, in the setting of bone loss, the anterior-inferior glenoid can be reconstructed using a coracoid transfer, tricortical iliac crest, or structural allograft, whereas posterolateral humeral head bone loss (the Hill-Sachs defect) can be addressed with remplissage, structural allograft, or partial humeral head implant. In addition to the technical demands of revision stabilization surgery, patient and procedure selection to optimize outcomes can be challenging. This review will focus on the etiology, evaluation, and management of patients after a failed primary arthroscopic Bankart repair, including an evidence-based treatment algorithm.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».