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Enregistrement W4415571105 · doi:10.1302/1358-992x.2025.11.048

PREDICTORS OF BONE DEFICIT IN SHOULDER INSTABILITY: THE LUXE COHORT STUDY, A LARGE INCLUSIVE PROSPECTIVE STUDY

2025· article· en· W4415571105 sur OpenAlexaffabout
Jacquelina Achkar, Dominique M. Rouleau, E. Sandman, Claire Bastard, Pamela Boustros, M. Hamelin

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnterior shoulderProspective cohort studyInclusion and exclusion criteriaShouldersCohortRecursive partitioningCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recurrent anterior traumatic shoulder instability is related to progressive bone loss on both the humeral and glenoid side. Recurrence of anterior shoulder instability after stabilization surgery is estimated to be around 35%. The severity of bone loss is known to be one of the principal prognostic factors for treatment success. Identification of risk factors of larger bone deficit may help to identify patients at risk. The purpose of this study is to identify modifiable risk factors that will help us counsel patients on habit modification and thus possibly help decrease recurrence of shoulder instability after stabilization surgery. Since 2010, all patients undergoing surgical treatment for recurrent shoulder instability are included in a vast inclusive prospective study cohort: the LUXE study. Patients were all recruited from Montreal's Sacred-Heart Hospital. All patients with complete demographic data and good quality computed tomography (CT) scans were included. Bone loss was measured using the validated Glenoid Track method, shoulder lesions being identified as “on-track” or “off-track” prior to arthroscopic surgery. Analysis of variance (ANOVA) and Pearson correlation statistical tests were used to correlate the Glenoid Track bone loss measurement method with multiple variables such as patient age, gender, BMI, the mean number of shoulder dislocations reported prior to surgery, alcohol and tobacco consumption, epilepsy, the Beighton score and the shoulder Instability Severity Index Score (ISIS). A total of 204 patients met inclusion criteria (161 male, 43 female) with a mean age of 29 years (range 16–52 years). The mean number of dislocations prior to surgery was 14 (range 2–150). Patient BMI was of 25 on average (range 16–41). A quarter (25%) of patients were smokers and a total of 47% reported alcohol consumption over the recommendations issued by Health Canada. Epilepsy was the cause of instability in 6% of patients. Off-track shoulder lesions were identified in 43% of shoulders and significant glenoid bone deficit, meaning 25% or more of the glenoid diameter, was seen in 19% of cases. Male gender, smoking, drinking alcohol, epilepsy, the number of dislocations and older age were all risk factors for greater bone loss at presentation. This study has shown us mutilple modifiable risk factors of increased bone loss in recurrent shoulder instability patients. Canadian shoulder surgeons should work closely with primary care physicians who are seeing patients with traumatic shoulder dislocations. Furthermore, patients should be educated on how smoking and drinking are related to worse outcomes to their shoulder anatomy. They should also be oriented younger and earlier than a mean of 14 shoulder dislocations for surgical stabilization to prevent progression of damage to their shoulder. Future studies with the LUXE cohort will possibly identify more patient risk factors and different measurement methods of glenoid and humeral bone loss that will help us better predict failure of surgical stabilization.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,290 · 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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