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Enregistrement W4306180921 · doi:10.1016/j.jse.2022.09.007

Social determinants of health influence clinical outcomes of patients undergoing rotator cuff repair: a systematic review

2022· review· en· W4306180921 sur OpenAlexaboutno aff
Krishna Mandalia, Andrew Ames, James C Parzick, Katharine Ives, Glen Ross, Sarav S. Shah

Notice bibliographique

RevueJournal of Shoulder and Elbow Surgery · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRotator cuffPhysical therapySystematic reviewMEDLINESurgeryPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Social determinants of health (SDOH) are the collection of environmental, institutional, and intrinsic conditions that may bias access to, and utilization of, health care across an individual's lifetime. The effects of SDOH are associated with disparities in patient-reported outcomes after hip and knee arthroplasty, but its impact on rotator cuff repair (RCR) is poorly understood. This study aimed to investigate the influences that SDOH have on accessing appropriate orthopedic treatment, as well as its effects on patient-reported outcomes following RCR. METHODS: This systematic review was performed in adherence to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) and guidelines outlined by the Cochrane Collaboration. A search of PubMed, the Cochrane Library, and Embase from inception until March 2022 was conducted to identify studies reporting at least 1 SDOH and its effect on access to health care, clinical outcomes, or patient-reported outcomes following RCR. The search term was created with reference to the PROGRESS-Plus framework. Methodological quality of included primary studies was appraised using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for nonrandomized studies, and the Cochrane Risk of Bias Tool for randomized studies. RESULTS: Thirty-two studies (level I-IV evidence) from 18 journals across 7 countries, published between 1999 and 2022, met inclusion criteria, including 102,372 patients, 669 physical therapy (PT) clinics, and 71 orthopedic surgery practices. Multivariate analysis revealed female gender, labor-intensive occupation and worker's compensation claims, comorbidities, tobacco use, federally subsidized insurance, lower education level, racial or ethnic minority status, low-income place of residence and low-volume surgery regions, unemployment, and preoperative narcotic use contribute to delays in access to health care and/or more severe disease state on presentation. Black race patients were found to have significantly worse postoperative clinical and patient-reported outcomes and experienced more pain following RCR. Furthermore, Black and Hispanic patients were more likely to present to low-volume surgeons and low-volume facilities. A lower education level was shown to be an independent predictor of poor surgical and patient-reported outcomes as well as increased pain and worse patient satisfaction. Patients with federally subsidized insurance demonstrated significantly worse postoperative clinical and patient-reported outcomes CONCLUSIONS: The impediments created by SDOH lead to worse clinical and patient-reported outcomes following RCR including increased risk of postoperative complications, failed repair, higher rates of revision surgery, and decreased ability to return to work. Orthopedic surgeons, policy makers, and insurers should be aware of the aforementioned SDOH as markers for characteristics that may predispose to inferior outcomes following RCR.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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