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Enregistrement W4319002812 · doi:10.1177/26350254221141906

Arthroscopic Anatomic Glenoid Reconstruction in the Unstable Shoulder: Technique, Pearls, and Pitfalls

2023· article· en· W4319002812 sur OpenAlexaffabout
Maude Joannette-Bourguignon, Ivan Wong

Notice bibliographique

RevueVideo Journal of Sports Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrthodonticsSurgeryGeologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Anterior shoulder instability with glenoid bone loss is a complex condition. Bankart repairs have higher failure rate in this population and the Latarjet procedure is associated with a high complication rate (15%-30%). A recent technique, the arthroscopic anatomic glenoid reconstruction, safely uses distal tibial allograft to augment the glenoid. Indications: Glenoid or bipolar bone loss in the setting of shoulder instability. Technique Description: A diagnostic shoulder arthroscopy is performed to assess bone loss and capsulolabral tissue. After the preparation of the anterior glenoid, a bone block harvested from a distal tibial allograft is prepared. This technique uses the Halifax portal, a safe, far medial portal to insert the graft, and compress it onto the anterior glenoid using screws. A Bankart repair is then performed, to reduce the capsulolabral complex onto the glenoid. Results: Results at 2 years show a 92% to 100% union of the graft, no recurrence of instability, and improved patient-reported outcome scores. Graft remodeling is regularly observed on postoperative imaging. This procedure may be faster to learn and to perform compared to an arthroscopic Latarjet. Discussion/Conclusion: Arthroscopic anatomic glenoid reconstruction is a safe, minimally invasive procedure to address shoulder instability. It has low complication rate and is associated with improved patient-reported outcomes. Patient Consent Disclosure Statement: The author(s) attest that consent has been obtained from any patient(s) appearing in this publication. If the individual may be identifiable, the author(s) has included a statement of release or other written form of approval from the patient(s) with this submission for publication.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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