The impact of preexisting psychiatric disorders on patient outcomes following primary total shoulder arthroplasty: A systematic review and quantitative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To summarize complication rates, reoperation rates, length-of-stay (LOS), patient-reported outcome measures (PROMs), and range of motion following total shoulder arthroplasty (TSA) in patients with preexisting psychiatric disorders (PDs) compared to controls. Methods: Three databases (MEDLINE, PubMed, and EMBASE) were searched from inception to 4 March 2024 to identify studies comparing outcomes between patients undergoing anatomic (aTSA) or reverse TSA (rTSA) with or without a preexisting psychiatric condition. The authors adhered to the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses and revised assessment of multiple systematic review guidelines. Data on demographics, as well as postoperative complication rates, reoperation rates, LOS, PROMs, and range of motion were extracted from included studies. PROMs included the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASESs) score, and visual analogue scale (VAS) pain score. Meta-analyses were conducted for outcomes reported by multiple studies, with odds ratios (ORs) and mean differences (MDs) as effect measures for continuous and dichotomous outcomes, respectively. Results: Thirteen studies were included in this review, comprising a total of 820,831 TSA patients. The PD group (71.0% female) consisted of 150,432 patients (mean age: 67.6 ± 9.9) with a mean follow-up time of 34.1 ± 30.1 months. The control group (58.1% female) consisted of 670,399 patients (mean age: 69.4 ± 10.7) with a mean follow-up time of 39.1 ± 36.0 months. The PD group had significantly higher rates of complications and reoperation. The PD group also reported significantly lower postoperative ASES scores, higher postoperative VAS scores, and inferior postoperative abduction. There were no significant differences in postoperative LOS, forward flexion, internal rotation, or external rotation. Conclusion: Patients with preexisting PDs may have a one-and-a-half times higher odds of postoperative complication or reoperation, as well as significantly worse postoperative pain and PROMs. Identification of at-risk individuals with preexisting psychiatric conditions and preoperative referral to a mental health specialist to optimize psychiatric conditions may benefit this patient cohort ahead of their shoulder arthroplasty procedure. Level of evidence: IV.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».