Revision Arthroscopic Bankart Repair for Anterior Shoulder Instability After a Failed Arthroscopic Soft-Tissue Repair Yields Comparable Failure Rates to Primary Bankart Repair: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The management of recurrent instability after arthroscopic Bankart repair remains challenging. Of the various treatment options, arthroscopic revision repairs are of increasing interest due to improved visualization of pathology and advancements in arthroscopic techniques and instrumentation. PURPOSE: We sought to assess the indications, techniques, outcomes, and complications for patients undergoing revision arthroscopic Bankart repair after a failed index arthroscopic soft-tissue stabilization for anterior shoulder instability. METHODS: We performed a systematic review of studies identified by a search of Medline, Embase, and PubMed. Our search range was from data inception to April 29, 2020. Outcomes include clinical outcomes and rates of complication and revision. The Methodological Index for Non-randomized Studies (MINORS) was used to assess study quality. Data are presented descriptively. RESULTS: Twelve studies were identified, comprising 279 patients (281 shoulders) with a mean age of 26.1 ± 3.8 years and a mean follow-up of 55.7 ± 24.3 months. Patients had improvements in postoperative outcomes (eg, pain and function). The overall complication rate was 29.5%, the most common being recurrent instability (19.9%). CONCLUSION: With significant improvements postoperatively and comparable recurrent instability rates, there exists a potential role in the use of revision arthroscopic Bankart repair where the glenoid bone loss is less than 20%. Clinicians should consider patient history and imaging findings to determine whether a more rigorous stabilization procedure is warranted. Large prospective cohorts with long-term follow-up and improved documentation are required to determine more accurate failure rates.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; 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 ».