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Enregistrement W4288886372 · doi:10.1016/j.msksp.2022.102624

The association between number of shoulder diagnoses and positive clinical tests with self-reported function and pain: A cross-sectional study of patients with hypermobile joints and shoulder complaints

2022· article· en· W4288886372 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMusculoskeletal Science and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRegion SjællandSyddansk UniversitetEuropean Commission
Mots-clésMedicineCross-sectional studyAssociation (psychology)Physical therapyMedical diagnosisPhysical medicine and rehabilitationPsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with hypermobility spectrum disorder (HSD) and shoulder complaints may suffer from symptoms related to shoulder instability, laxity, and hypermobility. It is currently unknown whether having a more complex clinical status with several diagnoses (i.e., anterior instability (AI), multidirectional instability (MDI), and/or symptomatic localised shoulder hypermobility (LSH), relates to higher functional impairments and pain. OBJECTIVES: To investigate the associations between either ≤1, 2, or 3 clinical shoulder diagnoses (AI, MDI, and LSH) or the number (0-10) of positive clinical shoulder tests with shoulder function using the western Ontario shoulder instability index (WOSI, 0-2100, 0 = best) and pain intensity using numerical pain rating scale (NPRS, 0-10, 10 = worse). DESIGN: Exploratory cross-sectional study. METHOD: From a randomised controlled trial, baseline data from 100 participants with HSD and shoulder complaints for at least three months were included. Associations were investigated using linear regression models, adjusted for age, sex, body mass index, and hand dominance. RESULTS: Compared with having ≤1 diagnosis, neither participants with two (WOSI 76.9, 95% CI -136.3, 290.0; NPRS 0.3, 95% CI -0.9, 1.5) nor three (WOSI 35.5, 95% CI -178.5, 249.6; NPRS 0.1, 95% CI -1.1, 1.3) clinical shoulder diagnoses had significantly worse shoulder function or pain. Likewise, the number of positive clinical shoulder tests was not associated with function (WOSI -20.8 95%CI (-55.3, 13.7)) or pain (NPRS -0.1 95%CI (-0.2, 0.1)). CONCLUSIONS: In participants with HSD and shoulder complaints, having more additional shoulder diagnoses or increased number of positive shoulder tests were not related to functional impairments or pain intensities.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,347 · 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