Full‐Thickness Rotator Cuff Tears Can Be Safely Treated With a Resorbable Bioinductive Bovine Collagen Implant: One‐Year Results of a Prospective, Multicenter Registry
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to prospectively collect safety and efficacy data in a large group of patients undergoing arthroscopic repair of full-thickness rotator cuff tears augmented with a resorbable bioinductive bovine collagen implant designed to promote healing. METHODS: Seventeen centers across the United States enrolled patients in an institutional review board-approved registry to collect outcomes data on the implant. Patients undergoing surgical management of full-thickness rotator cuff tears augmented with the implant were enrolled. Inclusion criteria were age of ≥21 years, willingness to participate and the ability to read and speak English. Exclusion criteria included hypersensitivity to bovine-derived products. Patients were assessed before and after surgery at up to 1 year with outcomes including the single-assessment numeric evaluation (SANE), Veterans RAND 12-Item (VR-12) mental components and physical components (VR-12 PCS), American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES), and Western Ontario Rotator Cuff (WORC) outcome measures. Ad hoc analyses were performed to compare these outcomes at all time points depending on tear size (small/medium vs large/massive). Serious complications were collected. RESULTS: < .001 for all results). Ad-hoc analysis demonstrated that similar results were obtained at 1 year regardless of tear size. Twenty patients (10.4%) experienced serious complications (10.4%), including revision surgery (n = 18), proximal humerus fracture/partial subscapularis tear resulting from multiple falls (n = 1), and adhesive capsulitis (n = 1). CONCLUSIONS: The safety and efficacy of a bioinductive implant in the surgical management of full-thickness rotator cuff tears at 1 year was shown in this study. Implant efficacy appears to be comparable regardless of the underlying tear size. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV, therapeutic case series.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».