MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207284656 · doi:10.1177/17585732211047225

Risk factors for the development of degenerative changes among patients undergoing rotator cuff repair: A systematic review

2021· review· en· W3207284656 sur OpenAlexaff
Matthew Macciacchera, Salwa Siddiqui, Kajeandra Ravichandiran, Moin Khan, Ujash Sheth, Jihad Abouali

Notice bibliographique

RevueShoulder & Elbow · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRotator cuffDemographicsOsteoarthritisMEDLINEPhysical therapyIncidence (geometry)Risk factorSystematic reviewSurgeryInternal medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Osteoarthritis (OA) of the glenohumeral joint results in significant pain and functional limitations. It is unclear which risk factors increase the risk of developing glenohumeral OA amongst Rotator Cuff Repair (RCR) patients. The purpose of this systematic review was to examine the risk factors which may contribute to the development of osteoarthritic changes post-operatively. Methods: MEDLINE, Embase, and PubMed databases were searched to identify studies reporting on demographics of patients who develop OA following RCR. Results: Seventeen articles were identified investigating a total of 1292 patients. The overall quality of evidence was low. Pooled assessment of OA incidence following RCR at minimum 5 years follow-up found 26% of patients developed OA. Patients requiring revision surgery following retears developed OA at a rate of 29%. Surgical technique and patient demographics may also contribute to degenerative changes. Discussion: This review found correlations between the aforementioned risk factors and glenohumeral joint degeneration at long-term follow-up after RCR. These findings suggest that future long-term studies should aim to identify prognostic factors that may place a patient at increased risk of developing OA. Such data can be used to counsel patients with respect to long-term outcomes following surgical intervention.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

Explorer davantage

Même revueShoulder & ElbowMême sujetShoulder Injury and TreatmentTravaux en français237 207