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Enregistrement W4413768122 · doi:10.7759/cureus.91146

Epidemiology of Shoulder Dislocations in the United States From 1990 to 2019: A Temporal Study Using the Global Burden of Disease Database

2025· article· en· W4413768122 sur OpenAlexaff
Gabrielle Dykhouse, Ambrose Loc T Ngo, Phillip C. McKegg, Peter Spencer, Arsalaan Sayyed, Taylor Manes, Morgan Turnow, Nathaniel Long

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensHeritage College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyDiseaseDatabasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The shoulder joint is a common site for joint dislocation, with many individuals suffering from recurrent dislocations following treatment. The purpose of this study was to evaluate the epidemiology of shoulder dislocations in the United States from 1990 to 2019. Methods The Global Burden of Disease database was utilized to collect epidemiological data on shoulder dislocations in the United States (U.S.) from 1990 to 2019. These data included age-standardized rates of years lived with disability (YLDs), prevalence rates, and incidence rates per 100,000 people. Using the U.S. Census Bureau definitions, the data were stratified into four regions: the Northeast, Midwest, South, and West. Bartlett's test was used to assess whether the variance of the dataset was equal. Welch's ANOVA was performed to assess differences in YLDs, prevalence rates, and incidence rates between regions. Results From 1990 to 2019, there was an 8.69% decrease in mean YLDs, an 8.69% decrease in prevalence rates, and a 9.14% decrease in mean incidence rates of shoulder dislocations. Women experienced a 0.78% increase in mean YLDs, a 0.77% increase in mean prevalence rates, and a 0.27% increase in mean incidence rates of shoulder dislocation. Men experienced a 15.45% decrease in mean YLDs, a 15.45% decrease in mean prevalence rates, and a 15.82% decrease in mean incidence rate of shoulder dislocations. Regardless of region, men were more likely to experience a higher mean rate of YLDs (1.06 vs. 0.79, p<0.001), higher mean prevalence rates (17.16 vs. 12.70, p<0.001), and higher mean incidence rates (115.25 vs. 84.59, p<0.001) of shoulder dislocations. The West region experienced the highest mean rate of YLDs, the highest mean prevalence rates, and the highest mean incidence rates of shoulder dislocation. The Northeast region experienced the lowest mean rates of YLDs, mean prevalence rates, and mean incidence rates. Men experienced higher mean rates of YLDs, prevalence, and incidence of shoulder dislocations compared to women (p<0.001). Conclusion From 1990 to 2019, the U.S. witnessed a decline in mean YLDs, incidence, and prevalence rates for shoulder dislocations. This trend varied by gender, with men experiencing notable decreases across these metrics, while women saw slight increases. Overall, men consistently had higher rates of shoulder dislocations compared to women. Geographically, the Western region had the highest rates, whereas the Northeast had the lowest.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations0
Publié2025
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