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Enregistrement W4415570999 · doi:10.1302/1358-992x.2025.11.015

SOCIOECONOMIC FACTORS ARE ASSOCIATED WITH INEQUITIES IN ACCESS TO ROTATOR CUFF REPAIR AND TIME TO SURGERY: A PROVINCIAL COHORT STUDY

2025· article· en· W4415570999 sur OpenAlexaffabout
Jarret M. Woodmass, Sheila McRae, H. Tytgat, Heather J. Prior, Marc Morissette, M. Fowler-Woods, P.B. MacDonald

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioeconomic statusRotator cuffCohortLogistic regressionCohort studyOperationalizationRisk factorUnemployment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several risk factors for poor outcomes or failure have been previously identified for rotator cuff repair (RCR), such as tear size and retraction, age, diabetes, smoking, and occupational history. Duration of symptoms, and thus, time to surgery, are also important risk factors because over time, the RC tear can progress, and tendon retraction, fatty infiltration and atrophy of the muscle belly can increase the likelihood of failure. Thus far, little is known about the effects of SES on the decision of operative versus conservative treatment and time to surgery. The objective of this study is to identify if there is a difference in SES between surgical and non-surgical patients with RC tears. Secondly, the relationship between time SES and time to consult and time to surgery are explored. Data collated and analyzed through the Manitoba Centre for Health Policy (MCHP) were used as the basis for this study. Patients that underwent RCR between 2015–2020 and those that were given the same diagnostic codes from surgeons but did not proceed to surgery comprised the operative and non-operative groups. Time from general practitioner diagnosis to consult (time to consult) and time from consult to surgery (time to surgery) were also evaluated with respect to SES for patients (1990–2020). SES was operationalized using the Socioeconomic Status Factor Index-2 (SEFI-2), a composite score based on average household income, percent single parent households, unemployment rate, and high school graduation rate for a given postal code. SEFI-2 scores range from −5 to +5 with lower scores being more positive SES. Logistic regression with surgery/no surgery as the dependent variable and SEFI-2 as the independent variable were performed. Logistic regression was also performed using time to surgery and time to consult of more or less than a year as the dependent variable. 1904 patients underwent RCR in Manitoba between 2015 and 2020, compared to 2438, who did not. The mean SEFI-2 score for those that underwent RCR was −0.21 (95% CI 0.04) and for those that did not it was −0.03 (95% CI −0.04; p < 0.001). The odds ratio for those with a score greater than +1 of undergoing RCR was 0.43 (95% CI 0.11; p < 0.001) and between 0 and +1 was 0.54 (95% CI 0.11; p < 0.001) compared to other SEFI-2 score levels. 6,557 patients underwent RCR between 1990 and 2020, with 7% in the lowest SES category compared to 14% in the highest. Mean time to consult was 1.05 (95% CI 0.06) years and mean time to surgery from consult was 0.54 (95% CI 0.01). The odds of those in the lowest SES category having their surgical consult within 1 year of diagnosis was not significantly different (0.86 (95% CI 0.23) years; p=0.39); however, the odds of having surgery within 1 year of consult was significant (0.70 (95% CI 0.18) years; p=0.02). Patients with lower SES were less likely to undergo RCR and if proceeding to surgery, were less likely to have their surgery within 1 year of the orthopaedic consultation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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