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Enregistrement W4280572756 · doi:10.5435/jaaos-d-21-01163

Recall Bias in Retrospective Assessment of Preoperative American Shoulder and Elbow Surgeons Scores After Reverse Total Shoulder Arthroplasty

2022· article· en· W4280572756 sur OpenAlexaff
Nihar S. Shah, Jorge Figueras, Austin M. Foote, Chase A. Steele, Ramsey S. Sabbagh, Olivia A. Woods, Cameron Thomson, Violet T. Schramm, Brian M. Grawe

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthroplastyElbowRetrospective cohort studyIntraclass correlationRecallShoulder surgeryConfidence intervalSurgeryRotator cuffRecall biasPhysical therapyInternal medicinePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although reverse total shoulder arthroplasty (RTSA) has been shown to be effective for the treatment of cuff tear arthropathy (CTA), the patient's inability to accurately recall their preoperative shoulder condition could skew their perception of the effectiveness of the procedure. Identifying patients who are susceptible to notable recall bias before surgery can help surgeons counsel patients regarding expectations after surgery. The purpose of this study was to evaluate whether patients who undergo RTSA are susceptible to recall bias and, if so, which factors are associated with poor recollection. METHODS: Patients who underwent RTSA for CTA by the senior author between September 2016 and September 2018 were identified. All patients completed the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES scores) Standardized Assessment Form at the time of preoperative assessment. Patients were contacted at a minimum of 24 months after surgery to retrospectively assess their preoperative condition. RESULTS: A total of 72 patients with a mean age of 72.2 ± 7.65 years completed a retrospective shoulder assessment at 28.3 ± 7.3 months postoperatively. Patient assessment of shoulder condition showed poor reliability (intraclass correlation coefficient = 0.453, confidence interval, 0.237-0.623). Greater preoperative shoulder ASES scores were associated with a greater difference between preoperative ASES scores and recall ASES scores (β = 0.275, P < 0.001). CONCLUSION: Patients who undergo RTSA for CTA are susceptible to clinically significant recall bias. Patients with better preoperative condition recall worse preoperative shoulder conditions compared with patients with worse preoperative conditions and are susceptible to a higher degree of recall bias. This patient population should be identified preoperatively and have notable counseling before and after surgery to help them better understand their disease burden and what to expect after surgical intervention. LEVEL OF EVIDENCE: III, diagnostic cohort study.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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