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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».