Distal biceps tendon injuries treatment: A survey of orthopaedic surgeons’ current practice and preferences
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Distal biceps tendon (DBT) injuries are relatively uncommon. Controversies exist regarding the best approach, leading to variations in treatment. This study aims to understand the preferences and practices of orthopedic surgeons regarding management of DBT injuries, as well as assess the feasibility of a future pilot randomized controlled trial (RCT) to evaluate the impact of various surgical factors on patient outcomes. Methods: A cross-sectional international survey was conducted amongst surgeons treating patients with DBT injuries. The survey included questions about treatment preferences, surgical techniques, case volumes, and interest in participating in a future RCT. Results: Responses from 491 orthopedic surgeons from 26 countries/territories were obtained. Most surgeons had limited exposure to DBT ruptures. Variations were observed in the work-up process, with some relying solely on clinical examinations while others used diagnostic imaging. A single incision approach was the most common surgical technique, and tendon fixation with suspensory cortical buttons was frequently preferred. Most surgeons did not explore or repair the bicipital aponeurosis. Interest in participating in a future RCT varied for different surgical controversies. Conclusion: This survey provides valuable insights into surgeons' preferences and practices for DBT injury management. The study highlights the need for standardization in the work-up process and the use of evidence-based guidelines. Current practices may be influenced by factors such as training, implant availability, and costs. The survey also identified surgeons and centers interested in collaboration for future multicenter trials, allowing for equitable access to surgical collaboration opportunities and addressing the lack of evidence in DBT rupture treatment. Level of Evidence: Level V, expert-opinion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».