Presence of Additional Pathology in Low-Grade Acromioclavicular Joint Injuries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if additional pathology is present in low-grade acromioclavicular (AC) joint injuries. DESIGN: Prospective case series. SETTING: Patients were assessed by primary care sports medicine physicians at a single institution between 2019 and 2023. PATIENTS: Patients aged 18 to 65 years diagnosed with a type I to III AC injury based on clinical and radiographic evaluation. INTERVENTION: Consenting patients underwent magnetic resonance imaging (MRI) evaluation within 21 days of injury. All injuries were treated nonoperatively. MAIN OUTCOME MEASURES: Additional pathologies identified on MRI were reported in a standardized fashion by fellowship-trained musculoskeletal radiologists. RESULTS: Twenty-nine patients (26 men/3 women) were consented with a mean (±SD) age of 28.6 ± 9.5 years. The mean time from injury to MRI was 8.1 ± 5.9 days. Twenty-three injuries were sport related, and 6 were accidental traumas. Based on MRI, injury type was reclassified in 16 of 29 patients, and 13 remained unchanged. Additional pathologies identified included 14 muscle injuries, 5 rotator cuff tears, 5 labral tears, 1 nondisplaced fracture, and 1 intra-articular body. CONCLUSION: MRI evidence suggests that most AC joint injuries are more severe than clinically diagnosed. Identifying additional pathology may alter diagnostic and treatment guidelines for type I to III AC joint injuries.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».