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Enregistrement W4413865478 · doi:10.1302/0301-620x.107b9.bjj-2024-1508.r2

Standard compared with fracture-specific components in reverse shoulder arthroplasty for proximal humerus fractures

2025· review· en· W4413865478 sur OpenAlexaboutno aff
Adinun Apivatgaroon, Tanawan Kongmalai, Pinkawas Kongmalai

Notice bibliographique

RevueThe Bone & Joint Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArthroplastyProximal humerusHumerusFracture (geology)MedicineOrthodonticsShoulder FractureSurgeryGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims: Reverse total shoulder arthroplasty (RSA) is a well-established treatment for proximal humerus fractures in elderly patients. However, the clinical advantages of standard humeral components compared to fracture-specific components remain unclear. This meta-analysis compares the clinical outcomes and complication rates of standard compared with fracture-specific components in RSA. Methods: A systematic review and meta-analysis were conducted according to the PRISMA guidelines. PubMed, Scopus, and Cochrane Library databases were searched from inception to 12 August 2024. Comparative studies reporting clinical outcomes between standard components and fracture-specific components in RSA for proximal humerus fractures were included. Data on functional scores, range of motion, tuberosity healing, and complications were extracted. Meta-analyses were performed using fixed or random-effects models based on heterogeneity, and risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and the Cochrane Risk of Bias Tool (RoB2). Weighted mean difference (WMD) was used as the effect size estimator for continuous outcomes, and risk ratio (RR) for dichotomous outcomes. Sensitivity analysis was performed to assess the robustness of the findings. Results: Six studies involving 436 patients (142 with standard components and 294 with fracture-specific components) were included. The pooled analysis found no significant differences between the two component types in functional outcomes (visual analogue scale (VAS): WMD 0.22; American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES): WMD -7.43; Constant score: WMD -3.08) or postoperative range of motion (abduction: WMD 1.08°; internal rotation: WMD 0.35°; external rotation: WMD -2.76°; forward flexion: WMD -4.27°). Complication rates, including tuberosity failure (RR 1.34), scapular notching (RR 1.09), and component loosening (RR 1.64), were also comparable. Conclusion: This meta-analysis demonstrates no significant differences in clinical outcomes or complication rates between standard components and fracture-specific components in RSA, suggesting comparable performance in the treatment of proximal humerus fractures. While the findings offer potentially useful insights, they should be interpreted in the context of the limited number of included studies and possible risk of bias.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,028
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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