Arthroscopic Bankart Repair With Remplissage as an Alternative to Latarjet for Anterior Glenohumeral Instability With More Than 15% Glenoid Bone Loss
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical management of anterior shoulder instability continues to evolve. The clinical effectiveness of arthroscopic Bankart repair with remplissage (REMP) in patients with increasing glenoid bone loss (GBL) has not been thoroughly compared with Latarjet. Purpose/Hypothesis: The purpose of this study was to compare 2-year outcomes of REMP versus open Latarjet in patients with >15% GBL. We hypothesized that there would be no difference. Study Design: Cohort study; Level of evidence, 3. Methods: A multicenter, retrospective study was performed on a consecutive series of patients who underwent primary REMP or Latarjet by 4 shoulder specialists between August 2013 and December 2019 for >15% GBL. Procedure performance was based on shared decision making between the surgeon and patient. Baseline and 2-year postoperative range of motion (ROM) and the following patient-reported outcomes (PROs) were collected: Western Ontario Shoulder Instability Index, Single Assessment Numeric Evaluation, and visual analog scale for pain. Return to sport, satisfaction, complications, recurrence, and revisions were reviewed. Results: A total of 47 patients were available for study, including 22 who underwent REMP and 25 who underwent Latarjet. Baseline demographic characteristics, ROM, and PROs were similar between the groups. Mean preoperative GBL (REMP 25.8% ± 7.8% vs Latarjet 25.1% ± 9.0%; P = .800) and off-track lesions (REMP 59.1% vs Latarjet 44.0%; P = .302) were similar. Postoperative change in external rotation favored Latarjet (10° ± 22° vs –4° ± 13°; P = .017). Postoperative PROs, return to the sports (86.4% vs 87.5%; P = .99), and satisfaction (95.5% vs 95.8%; P = .99) were similar between groups. There were no recurrent dislocations in either group. One infected hematoma was encountered in the Latarjet cohort. Conclusion: At short-term follow-up, the hypothesis was upheld. REMP and Latarjet provided similar outcomes for patients with >15% GBL, although REMP patients experienced slightly decreased external rotation. Although larger series and longer-term follow-ups are required, remplissage may be considered in patients with >15% glenoid bone loss.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».