Characterizing the Practices of Canadian Orthopedic Surgeons in the Management of patients With Anterior Glenohumeral Instability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the practice patterns of Canadian orthopedic surgeons in the management of patients with anterior glenohumeral instability (AGHI). DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Canada. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: Canadian orthopedic surgeons with membership in the Canadian Orthopedic Association or Canadian Shoulder and Elbow Surgeon group who had managed at least 1 patient with AGHI in the previous year. INTERVENTIONS: A survey including demographics and questions on the management of patients with AGHI was completed. Statistical comparisons (χ 2 ) were completed with responses stratified using the instability severity index score (ISIS) in practice, years of practice, and surgical volumes. MAIN OUTCOME MEASURES: Summary statistics were compiled, and response frequencies were considered for consensus (75%). Case series responses were stratified on use of the ISIS in practice, years of experience, and annual procedure volumes (χ 2 , P < 0.05). RESULTS: Eighty orthopedic surgeons responded, with consensus on areas of diagnostic workup of AGHI, nonoperative management, and operative techniques. There was no consensus on indications for soft tissue and bony augmentation or postoperative management. There was no difference in practices based on the use of ISIS, years in practice, or surgical volumes. CONCLUSIONS: Canadian orthopedic surgeons manage AGHI consistently with consensus achieved in preoperative diagnostics and operative techniques, although debate remains as to the indications for soft tissue and bony augmentation procedures.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».