Significant Changes in the Diagnosis, Injury Severity and Treatment for Anterior Shoulder Instability Over Time in a U.S. Population
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To report the annual incidence of anterior shoulder instability (ASI) diagnosis, injury severity, and surgical stabilization in a U.S. population. Methods An established U.S. geographic database was used to identify patients < 40 years old with diagnoses of ASI from 1994‐2016. Medical records were reviewed to obtain patient demographics, histories, imaging results, and surgical details. Age‐ and sex‐specific incidence rates were calculated and adjusted to the 2010 U.S. population. Poisson regression was performed to examine trends by timeline, sex and age. Results The study population consisted of 652 patients with ASI and a mean age of 21.5 years (range, 3.6‐39.5). Comparing 2015‐2016 to 1994‐1999, we found an increase in the number of dislocations (from 1.0‐1.9; P = 0.016) and total instability events (from 2.3‐3.4; P = 0.041) per patient prior to presentation to a physician. There was a trend in increased diagnosis of bony Bankart and/or Hill‐Sachs on MRI over time, with these lesions documented in 96% of patients undergoing MRI in 2015‐2018 compared to 52.9% in 1994‐1999 ( P < .001). The use of arthroscopic procedures increased and peaked in 2005‐2009 (90% of surgical cases performed). The proportion of open Latarjet procedures increased from 2010‐2014 (14%) and 2015‐2018 (31%). Conclusions The age‐ and sex‐ adjusted incidence of ASI diagnosis in a U.S. population from 1994‐2016 is comparable to that demonstrated in Canadian and European populations. This study demonstrates an increasing number of instability events prior to surgical evaluation, which may correlate with patients’ more commonly presenting with bone loss and requiring more aggressive surgical treatment or that ASI is being more frequently cared for and documented by present‐day orthopedic surgeons. Level of Evidence Level III, cross‐sectional study.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».