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Enregistrement W4410493690 · doi:10.1177/23259671251338802

Outcomes of Glenoid Labral Repair Using All-Suture Anchors

2025· article· en· W4410493690 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander E. Loeb, Zachary Moore, Matthew P. Ithurburn, Ariel Kidwell-Chandler, Andrew Atkinson, Ryan Froom, Eric A. Mussell, Cristian Arceo, Cindy Nguyen, Erin King, Jason Nodjomian, Marcus A. Rothermich, Michael K. Ryan, Benton A. Emblom, E. Lyle Cain, Jeffrey R. Dugas

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArthrex
Mots-clésMedicineElbowBankart repairFibrous jointSurgeryGlenoid cavityRotator cuffSynovitisArthroscopyPhysical therapyShoulder jointArthritisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In recent years, innovation in arthroscopic glenoid labral repair techniques has included the development of all-suture anchors. There are multiple potential advantages of all-suture anchors, including decreased bone removal, anchor migration, synovitis/chondral injury, and bone reaction. Despite these potential advantages, few studies have examined clinical outcomes of glenoid labral repair with all-suture anchors. Purpose: To evaluate patient-reported and return-to-sport outcomes of arthroscopic glenoid labral repairs using all-suture anchors. Study Design: Case series; Level of evidence, 4. Methods: All patients who underwent arthroscopic glenoid labral repair using all-suture anchors at our institution over a 6-year period were identified. As a part of a longitudinal data repository, we collected baseline (presurgical) and follow-up patient-reported outcome data, with a minimum follow-up time of 2 years, using the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score and the Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI) score. For athletes, we also collected data on return to preinjury level of sport and relevant contextual factors. We compared baseline and follow-up ASES and WOSI scores and examined the association between demographic, injury, and surgery variables and ASES/WOSI scores at follow-up. Results: Of 529 eligible patients, follow-up data were collected for 372 (70%). Of those, 51 underwent any type of subsequent ipsilateral shoulder surgery (14% of those with follow-up data [51/372]). In the remaining 321 patients (mean age at surgery, 23.9 years; 83% male), we collected both presurgical and follow-up outcome data (mean follow-up time, 3.3 years). Across all labral repair types, mean values significantly improved from baseline to follow-up for both the ASES (baseline, 62.1; follow-up, 92.7) and the WOSI (baseline, 47.5; follow-up, 85.4). Younger age, being a competitive athlete, and having a labral tear in the inferior location (vs not) were associated with higher ASES and WOSI scores at follow-up. Those with concomitant biceps tenodesis demonstrated lower ASES and WOSI scores at follow-up compared with those without tenodesis. Within competitive athletes (n = 201), 95% of athletes who attempted to return to preinjury level of sport were able to do so. Conclusion: Among patients with follow-up data, 14% underwent subsequent ipsilateral shoulder procedures. Those who didn't undergo subsequent procedures demonstrated excellent patient-reported outcomes, including large and meaningful improvements in ASES and WOSI scores and a high level of return-to-sport in athletes, after arthroscopic all-suture anchor glenoid labral repair at a mean follow-up of 3.3 years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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