Evaluating tendon transfers in irreparable rotator cuff tears: A systematic review of clinical outcomes and failure rates
Notice bibliographique
Résumé
Background: Irreparable rotator cuff tears (IRCTs) pose a clinical challenge, particularly in younger patients. Tendon transfers (TTs) have emerged as a joint-preserving surgical option. However, the clinical outcomes, failure rates, and complication profiles associated with different TTs remain incompletely defined. This systematic review evaluates outcomes across various TT techniques used to manage IRCTs. Methods: A systematic search of MEDLINE, Embase, and Emcare databases was conducted for studies involving adults with diagnosed IRCTs reporting patient-reported outcomes and failure rates following TT. Non-English studies, conference abstracts, case reports, and studies with <12 months follow-up were excluded. Descriptive summaries and pooled analyses were performed by tendon type. Results: Thirty studies (980 patients, 994 shoulders) were included. The mean patient age was 58.9 years, with a mean follow-up of 44.7 months. Latissimus dorsi (LD) transfers were most commonly reported. All tendon types showed significant improvements in patient-reported outcomes. Teres major transfers exhibited the highest Constant-Murley Score improvement (+40) and greatest pain reduction (VAS-5.6), although based on a single study. Failure rates ranged from 4.2% to 14.1%. Conclusions: TTs improve pain and function in IRCTs. LD transfers remain the most widely used. Variability in techniques and outcomes highlights the need for standardized protocols and further high-quality research.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».