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Enregistrement W3046874021 · doi:10.1177/2325967120s00418

Predictors of Large Labral Tears: A Multicenter Orthopaedic Outcomes Network (MOON) Shoulder Instability Cohort Study

2020· article· en· W3046874021 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Cronin, Brian R. Wolf, Justin A. Magnuson, Gregory S. Hawk, Azimeh Sedaghat, Katherine Thompson, Shannon F. Ortiz, Cale A. Jacobs

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLabrumTearsRotator cuffSurgeryCohortExact testArthroscopyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Labral tears are often described by either their location (superior, anterior, or posterior) or their size, commonly defined as degrees of labral involvement from 0° to 360°. Large tears are thought to include 270° or more of the labrum, which has been reported to include 3.3% to 6.5% of those undergoing shoulder instability surgery for labral pathology. Demographic or injury characteristics of those with large labral tears (>270°) has not been defined in the literature. The purpose of this study was to identify factors predictive of a large labral tear at the time of shoulder instability surgery. Methods: As part of the Multicenter Orthopaedic Outcomes Network (MOON) Shoulder Instability cohort, patients undergoing open or arthroscopic shoulder instability surgery for a labral tear were evaluated. Those with an isolated SLAP (superior labrum anterior to posterior) tear or a concomitant rotator cuff tear requiring repair were excluded. Demographic data, injury history, preoperative patient-reported outcome scores (PROs), imaging and intraoperative findings, and surgical procedures performed were recorded. The treating surgeon reported the size and location of labral pathology visualized at the time of surgery. Patients with greater than a 270° tear were defined as having a large labral tear. For categorical demographic variables, a chi-square test or Fisher’s Exact test was used, as appropriate based on cell counts. For continuous demographic variables, a two-sample t-test was performed. In order to build a predictive logistic regression model for large tears, the Feasible Solutions Algorithm (Lambert et al. 2018) was used to add significant interaction effects iteratively until no more significant two-way interactions could be added to the model. Results: After applying exclusion criteria, 1235 patients were available for analysis. There were 222 females (18.0%) and 1013 males (82.0%) in the cohort with an average age of 24.7 years old (12 – 66 years old). The incidence of large tears was 4.6% with the average tear size being 141.9°, or 39.4%. Males accounted for significantly more of the large tears seen in the cohort (94.7%, p = 0.01). Racquet sports (p = 0.002), swimming (p = 0.02), softball (p = 0.05), skiing (p = 0.04), and golf (p = 0.04) were all found to be predictive of large labral tears as was a higher Western Ontario Shoulder Instability (WOSI) score (p = 0.01) (Table 1). Patients with a larger body mass index (BMI) who played contact sports were also more likely to have large tears (p = 0.007). Age, race, history of dislocation, injury during sport, or previous shoulder surgery were not associated with having a larger tear. Conclusion: Patients with large labral tears are a small, but not insignificant, subset of patients undergoing shoulder instability surgery. Multiple factors were identified as being associated with large labral tears at the time of surgery including male sex, pre-operative WOSI score, and participation in certain sports including racquet sports, softball, skiing, swimming, and golf. Surgeons treating patients with these risk factors should be prepared to encounter a large labral tear at the time of surgery. Further studies will evaluate the outcomes of this patient population. [Table: see text]

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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