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Enregistrement W3127686509 · doi:10.1016/j.arthro.2021.01.058

Intraoperative Classification System Yields Favorable Outcomes for Patients Treated Surgically for Greater Trochanteric Pain Syndrome

2021· article· en· W3127686509 sur OpenAlexfundno aff
Shawn Annin, Ajay C. Lall, Mitchell B. Meghpara, David R. Maldonado, Jacob Shapira, Philip J. Rosinsky, Hari K. Ankem, Benjamin G. Domb

Notice bibliographique

RevueArthroscopy The Journal of Arthroscopic and Related Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip disorders and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGraymontStrykerArthrexUniversity of Illinois SystemMAKO Surgical Corporation
Mots-clésMedicineSurgeryVisual analogue scaleHarris Hip ScoreArthroplasty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To use a prospectively collected database to internally validate a previously published intraoperative classification system by determining its utility in improving patient-reported outcome scores (PROS). METHODS: Open or endoscopic procedures performed at a single center between February 2008 and March 2018 with minimum 2-year follow-up were reviewed. Patients were prospectively classified intraoperatively as one of five greater trochanteric pain syndrome (GTPS) types according to the Lall GTPS classification system and underwent one of the six following surgical procedures: trochanteric bursectomy (TB, type I); TB with trochanteric micropuncture (type II); endoscopic suture staple repair (type IIIA); endoscopic single row transtendinous repair (type IIIB); open or endoscopic double row repair (type IV); and gluteus maximus/tensor fasciae latae transfers (type V). The following PROS were analyzed to assess the efficacy of treatment and validity of the classification scheme: modified Harris Hip Score (mHHS), Nonarthritic Hip Score, The International Hip Outcome Tool, Hip Outcome Score-Sport-Specific Subscale, and visual analog scale for pain. RESULTS: In total, 324 patients (287 female, 37 male) underwent surgical management per GTPS classification type: 109 type I; 26 type II; 20 type IIIA; 118 type IIIB; 44 type IV; and 7 type V. The mean age and follow-up time were 51.9 ± 12.5 years and 44.5 ± 20.5 months, respectively. All patients PROS improved from baseline to minimum 2-year follow-up (P < .05). High rates of the minimal clinically important difference for mHHS (70.0-100.0) and Nonarthritic Hip Score (73.1-92.7) and patient acceptable symptomatic state for mHHS (70.0-94.5) and International Hip Outcome Tool (58.1-86.7) were achieved per GTPS type. Patient satisfaction was 7.9/10. CONCLUSIONS: This validation study supports that the classification system and treatment algorithm for surgical treatment of various GTPS types leads to favorable patient-reported outcomes. These findings provide surgeons with a validated classification system and treatment algorithm to manage peritrochantric pathology diagnosed intraoperatively. LEVEL OF EVIDENCE: III, prognostic study.

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)0,005
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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