A lower Instability Severity Index score threshold may better predict recurrent anterior shoulder instability after arthroscopic Bankart repair: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: The Instability Severity Index (ISI) score was developed to evaluate a patient's risk of recurrent shoulder instability following arthroscopic Bankart repair. While patients with an ISI score of >6 were originally recommended to undergo an open procedure (ie, Latarjet) to minimise the risk of recurrence, recent literature has called into question the utility of the ISI score. OBJECTIVE: The purpose of this systematic review was to evaluate the efficacy of the ISI score as a tool to predict postoperative recurrence among patients undergoing arthroscopic Bankart procedures. EVIDENCE REVIEW: test was used to compare recurrence rates among patients above and below an ISI score of 4. Sensitivity, specificity, mean ISI scores and predictive value of individual factors of the ISI score were qualitatively reviewed. FINDINGS: , p<0.0001). The mean ISI score among patients who experienced recurrent instability was also significantly higher than those who did not. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The ISI score as constructed by Balg and Boileau may have clinical utility to help predict recurrent anterior shoulder instability following arthroscopic Bankart repair. However, this review found the threshold values published in their seminal article to be insufficient predictors of recurrent instability. Instead, a lower score threshold may provide as a better predictor of failure. The paucity of level I and II investigations limits the strength of these conclusions, suggesting a need for further large, prospective studies evaluating the predictive ability of the ISI score. LEVEL OF EVIDENCE: IV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».