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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».