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Enregistrement W3213552210 · doi:10.1016/j.jseint.2021.09.017

Why patients fail to achieve a Patient Acceptable Symptom State (PASS) after total shoulder arthroplasty?

2021· article· en· W3213552210 sur OpenAlexaboutno aff
Elliott W. Cole, Samuel G. Moulton, Brian C. Werner, Patrick J. Denard

Notice bibliographique

RevueJSES International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArthrex
Mots-clésMedicineElbowFirst passRange of motionRetrospective cohort studyArthroplastyPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The purpose of this study was to compare patient-reported outcomes (PROs) and range of motion (ROM) measurements between patients achieving and failing to achieve a Patient Acceptable Symptom State (PASS) after anatomic total shoulder arthroplasty (TSA) to determine which PRO questions and ROM measurements were the primary drivers of poor outcomes. Methods A retrospective review of a multicenter database identified 301 patients who had undergone primary TSA between 2015 and 2018 with ROM and PRO data recorded preoperatively and at a minimum of two years postoperatively. The primary outcome was the difference in active ROM between patients achieving and failing to achieve the PASS threshold for the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) and Single Assessment Numeric Evaluation (SANE) scores. The secondary outcome was the difference in self-reported pain levels between those achieving and failing to achieve a PASS. Results Based on the ASES PASS threshold, 87% (261/301) of patients achieved a PASS after TSA, whereas 13% did not. Based on the SANE PASS threshold, 69% (208/301) of patients achieved a PASS after TSA, whereas 31% did not. Patients who failed to achieve a PASS after TSA were younger and had lower short form-12 mental health scores than those who did. There was a significant difference in pain between those who achieved and failed to achieve a PASS after TSA (ASES PASS current shoulder pain 16.5% vs. 95%, P < .001, SANE PASS current shoulder pain 13% vs. 58.1%, P < .001). Those failing to reach a PASS had significantly higher pain levels (ASES PASS Visual Analog Scale pain scores [4.2 vs. 0.4, P < .001] and SANE PASS Visual Analog Scale pain scores [2.0 vs. 0.4, P < .001]) and worse function in nearly all domains of the ASES and Western Ontario Osteoarthritis of the Shoulder index after surgery. There was little difference in ROM between those reaching and failing to reach a PASS (no difference in active external rotation with the arm adducted, active internal rotation at the nearest spinal level, or active internal rotation with the shoulder abducted to 90 degrees for ASES and SANE PASS). Conclusion There is variability in the percentage of patients who achieve a PASS after TSA, ranging from 69% to 87% depending on the PRO used to define the threshold. Patients who did not achieve a PASS after TSA were significantly more likely to have pain, whereas there were very few differences in ROM, indicating pain as the primary driver of failing to achieve a PASS. Setting realistic postoperative expectations for pain relief may be important for improving patient-reported results after TSA.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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