Surgical Complications After Reverse Total Shoulder Arthroplasty and Total Shoulder Arthroplasty in the United States
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Shoulder arthroplasty has become popular in the treatment of degenerative shoulder conditions in the United States. Shoulder arthroplasty usage has expanded to younger patients with increased surgical indications. METHODS: Reverse total shoulder arthroplasty (RTSA) and TSA patient records with the 1-year follow-up between 2015 and 2018 were queried from the nationwide PearlDiver Mariner Shoulder Database using International Classification of Disease-10 codes. Chi-square analysis was done to compare the demographics, surgical complications, and revision procedures between RTSA and TSA. RESULTS: From 2010 to 2018, there was an increase in shoulder arthroplasty cases because of RTSA. The overall surgical complication and revision procedure rates were 2.26% and 3.56% for RTSA, and 6.36% and 2.42% for TSA. Patients older than 50 years had statistically lower surgical complications after RTSA than TSA (2.25% versus 3.94%, P < 0.05), whereas no statistical difference between RTSA and TSA for patients younger than 50 years (10.06% versus 7.45%, P = 0.19). Male patients had higher RTSA complication rates (3.12% versus 2.28%, P < 0.05), whereas female patients had higher TSA (4.86% versus 5.92%, P < 0.05). History of tobacco, depression, and obesity were risk factors for higher complications. CONCLUSION: RTSA has become more commonly done than TSA in the United States. Older patients who underwent shoulder arthroplasty had lower surgical complication. TSA had a higher surgical complication rate than RTSA for patients older than 50 years.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».