The role of bone marrow stimulation in rotator cuff repair: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this study was to investigate whether RCR (rotator cuff repair) with BMS (bone marrow stimulation) can provide a lower retear rate and better shoulder function than arthroscopic RCR alone in rotator cuff tear (RCT) patients. METHOD: The PubMed, Cochrane Library, EMBASE and Web of Science databases were searched until Feb 2022. Risk of bias for randomized controlled trials was evaluated by two independent reviewers with Cochrane collaboration risk bias of tool, and that for cohort studies was evaluated with the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The primary outcome was the retear rate. Secondary outcomes included the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score, University of California, Los Angeles Shoulder Scale (UCLA) score, Constant-Murley score (CMS) and visual analogue scale (VAS) score. Subgroup analysis was performed to explore the effect of suture method and tear size on BMS procedure. RESULT: Five randomized controlled trials and four cohort studies with a total of 827 patients were included. The pooled retear rate between the RCR with BMS group and the RCR alone group was significantly different (17.5% vs. 28.9%; P < 0.0001). There were no differences in the ASES score, UCLA score and VAS score. The CMS was significantly higher in RCR with BMS group than the RCR alone groups (P = 0.02), while the difference was well below the MCID. RCR with BMS resulted in a significantly lower retear rate than RCR alone for large and massive RCTs (19.7% vs. 32.5%; P = 0.01). CONCLUSION: Compared with RCR alone, RCR with BMS can significantly reduce the retear rate in arthroscopic RCT patients while not clinically relevant differences were found. BMS may further reduce the retear rate of large and massive RCTs. LEVEL OF EVIDENCE: Level III; Systematic Review and Meta-analysis.
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 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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».