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Enregistrement W4220654527 · doi:10.1177/03635465221085673

Bony Apprehension Test for Identifying Bone Loss in Patients With Traumatic Anterior Shoulder Instability: A Validation Study

2022· article· en· W4220654527 sur OpenAlexaff
M. R. James, Cory A. Kwong, Kristie D. More, Justin LeBlanc, Ian K.Y. Lo, Aaron J. Bois

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApprehensionAnterior shoulderTest (biology)InstabilityMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyPhysical therapyOrthodonticsSurgeryCognitive psychologyGeologyMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The presence of bone loss has important implications for the surgical treatment of patients with recurrent shoulder instability. The bony apprehension test (BAT) is a physical examination maneuver that was designed to improve specificity from the anterior apprehension test (AAT) in detecting critical bone loss. PURPOSE: The purpose of this study was to compare the BAT with the AAT and relocation test based on their abilities to predict critical bone loss. Several well-described criteria were utilized to capture critical (≥25%) and subcritical (≥13.5%) glenoid defects, as well as Hill-Sachs defects (≥19%). The ability of the BAT to predict bipolar bone loss was also assessed, as indicated by engaging Hill-Sachs defects and off-track lesions. STUDY DESIGN: Cohort study (diagnosis); Level of evidence, 1. METHODS: The study cohort included patients ≥18 years of age who were scheduled to undergo arthroscopic stabilization for traumatic anterior shoulder instability. Notable exclusion criteria included multidirectional shoulder instability, connective tissue disorders, and workers' compensation or litigation cases. Patients underwent physical examination immediately before surgery by the treating surgeon (ie, before the induction of anesthesia). Critical glenoid and humeral bone defects were measured on preoperative computed tomography scans. Hill-Sachs engagement and on- or off-track determination of bone loss were assessed arthroscopically and via computed tomography, respectively. RESULTS: A total of 52 patients were included in the study. In cases of subcritical glenoid bone loss (≥13.5%) and critical Hill-Sachs defects (≥19%), the BAT had good and fair specificity (82% and 72%, respectively) but poor sensitivity (40% and 39%). The BAT also had poor sensitivity (0%), specificity (67%), and positive predictive value (0%) for higher percentages of glenoid bone loss (≥25%). When engaging Hill-Sachs lesions were assessed, the BAT had excellent specificity (94%) and positive predictive value (94%) but poor sensitivity (43%) and negative predictive value (44%). Furthermore, the BAT performed poorly at predicting off-track humeral lesions. The AAT demonstrated 100% sensitivity and 0% specificity in detecting all measures of bone loss. CONCLUSION: The BAT performed poorly at identifying subcritical and critical bone loss and was not found to have any clinical value. Future work is needed to identify a physical examination test that could complement advanced imaging for preoperative assessment of critical bone loss.

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)0,009
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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