The continuous fragility index of outcomes in rotator cuff repair augmentation randomized trials: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptomatic rotator cuff tears often undergo surgical repair, which may be paired with various augmentation strategies to enhance structural healing rates. While many randomized controlled trials (RCTs) evaluate augmentation techniques, the statistical robustness of many findings in these studies is unknown. This systematic review aims to evaluate the continuous fragility index (CFI) of RCTs on augmentation techniques for rotator cuff repairs. METHODS: MEDLINE, Embase, and CENTRAL databases were comprehensively searched from inception to September 2023 for RCTs assessing the efficacy of at least 1 augmentation strategy during rotator cuff repair. Eligible studies reported at least 1 statistically significant finding for a continuous outcome. The CFI for eligible outcomes was calculated, with median CFI presented by type of augmentation and outcome. Multivariable regression was performed to identify associations between CFI and other outcome variables. RESULTS: Nineteen RCTs (1305 patients) were included in the final analysis. The median CFI for the 86 outcomes analyzed was 5.85 (interquartile range [IQR]: 2.3-14.4). Augmentation-specific analysis demonstrated variability in CFIs, with the most robust outcomes found in platelet-rich plasma studies (median: 10.95; IQR: 3.3-19.0) and suture-spanning augmentation studies (median: 11.90; IQR: 11.45-14.35). Outcome-specific analysis demonstrated range of motion outcomes as most robust (median: 9.85; IQR: 7.58-14.0) and strength-related outcomes as most fragile (median: 2.00; IQR: 1.0-16.3). Multivariable regression identified larger sample size as a statistically significant predictor of greater CFI. Notably, loss to follow-up exceeded the CFI in 31.4% of outcomes. CONCLUSION: The observed median CFI of 5.85 in augmentation trials is consistent with the CFI reported in orthopedic and sports medicine literature. However, almost a third of outcomes had a loss to follow-up exceeding their CFI, risking the reversal of study findings with more robust follow-up and outcomes. Clinicians and researchers should consider fragility in addition to P values when assessing study results, especially in the context of high loss to follow-up. Future trials should report the fragility of their findings.
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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 | 0,035 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».