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Enregistrement W4285803398 · doi:10.1177/03635465221107939

Defining Minimal Clinically Important Difference and Patient Acceptable Symptom State After the Latarjet Procedure

2022· article· en· W4285803398 sur OpenAlexaboutno aff
Mariano E. Menendez, Suleiman Y. Sudah, Matthew R. Cohn, Pablo Narbona, Alexandre Lädermann, Johannes Barth, Patrick J. Denard

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Sports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal clinically important differenceMedicineLatarjet procedureVisual analogue scalePhysical therapyAnterior shoulderSurgeryElbowRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Latarjet procedure is one of the most well-established treatment options for anterior shoulder instability. However, meaningful clinical outcomes after this surgery have not been defined. PURPOSE: This study aimed to establish the minimal clinically important difference (MCID) and Patient Acceptable Symptom State (PASS) for commonly used outcome measures in patients undergoing the Latarjet procedure and determine correlations between preoperative patient characteristics and achievement of MCID or PASS. STUDY DESIGN: Case series; Level of evidence, 4. METHODS: A multicenter retrospective review at 4 institutions was performed to identify patients undergoing primary open Latarjet procedure with minimum 2-year follow-up. Data collected included patient characteristics (age, sex, sports participation), radiological parameters (glenoid bone loss, off-track Hill-Sachs lesion), and 4 patient-reported outcome measures (collected preoperatively and 2 years postoperatively): the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score, the Single Assessment Numeric Evaluation (SANE), the visual analog scale (VAS) for pain, and the Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI). The MCID and PASS for each outcome measure were calculated, and Pearson and Spearman coefficient analyses were used to identify correlations between MCID or PASS and preoperative variables (age, sex, sports participation, glenoid bone loss, off-track Hill-Sachs lesion). RESULTS: A total of 156 patients were included in the study. The MCID values for ASES, SANE, VAS pain, and WOSI were calculated to be 9.6, 12.4, 1.7, and 254.9, respectively. The PASS values for ASES, SANE, VAS pain, and WOSI were 86.0, 82.5, 2.5, and 571.0, respectively. The rates of patients achieving MCID were 61.1% for VAS pain, 71.6% for ASES, 74.1% for SANE, and 84.2% for WOSI. The rates of achieving PASS ranged from 78.4% for WOSI to 84.0% for VAS pain. There was no correlation between any of the studied preoperative variables and the likelihood of achieving MCID or PASS. CONCLUSION: This study defined MCID and PASS values for 4 commonly used outcome measures in patients undergoing the Latarjet procedure. These findings are essential for incorporating patient perspectives into the clinical effectiveness of the Latarjet procedure and provide valuable parameters for the design and interpretation of future clinical trials.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations66
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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