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Enregistrement W3193548422 · doi:10.1016/j.xrrt.2021.07.005

Extra-articular arthroscopic release of lateral epicondylitis: a prospective study

2021· article· en· W3193548422 sur OpenAlexaff
Njalalle Baraza, Mark P. Robinson, Nanda Kumar Sakaleshpura Chandrashekar, Jessica A. Perry, William D. Regan

Notice bibliographique

RevueJSES Reviews Reports and Techniques · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpicondylitisSurgeryElbowProspective cohort studyPercutaneousCapsulotomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Operative management of lateral epicondylitis can be managed with percutaneous, arthroscopic, or open surgical release. Extraarticular arthroscopic release is a new technique, and no study has compared its outcomes and risk profile. Methods A 26-patient cohort was reviewed before and after extraarticular arthroscopic release, which was performed by the senior author. The Mayo Elbow Performance Scores were used as a functional outcome score and obtained via a phone interview. Results were analyzed using a paired t-test with a statistical significance set at P < .05. Results Of the 26 patients, 10 were being treated under workers compensation. Preoperative Mayo Elbow Performance Score was 47.5, and the postoperative score was 90.2 with a significant difference of 42.7 ( P value = .05). The workers compensation group scored 13.3 points lower postoperatively than the remainder of patients, which was shown to also be significant with a P value of .002. Discussion and Conclusion The advantage of extraarticular arthroscopic release was better visualization of affected structures, which improved accuracy of debridement, and a small capsulotomy, which decreased the risk of a transient radial nerve palsy. Overall, extraarticular arthroscopic results were found to be good and comparable to the results of other operative techniques with the added advantage of a lower risk profile.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,318
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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