MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416024134 · doi:10.1016/j.xrrt.2025.100599

Timing of surgery in professional baseball—an analysis of Major League Baseball pitchers who underwent ulnar collateral ligament reconstruction

2025· article· en· W4416024134 sur OpenAlexaff
Keigo Honoki, Lawrence Wengle, Timothy A. Burkhart, Scott J. Peters, John Theodoropoulos

Notice bibliographique

RevueJSES Reviews Reports and Techniques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeagueLigamentCollateralStatistical analysisSports medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The rates of return to the same level of play (RTSP), time to RTSP in Major League Baseball (MLB) pitchers, and missed days of the season after ulnar collateral ligament reconstruction (UCLR) have been reported previously. However, previous studies have shown a large disparity between time to RTSP and missed playing time during the season after UCLR. Additionally, the literature has not investigated the relation between the timing of UCLR during a season and the time to RTSP. The purpose of this study was to investigate how the timing of UCLR during the season affects the time it takes to RTSP. Methods The data of MLB pitchers who underwent UCLR between January 2012 and December 2022 were obtained from publicly available online records. The rate of RTSP, the rate of RTSP in the next season, and the time to RTSP at the MLB level were collected. The timing of surgery performed during the season was grouped into 3 categories: early season (January to April), middle season (May to August), and late season (September to December). The rate of RTSP and time to RTSP were compared across each category. Results Two hundred seventy-two MLB pitchers who underwent UCLR were included. Two hundred twelve pitchers successfully returned to MLB. Overall, the rate of RTSP after UCLR in MLB pitchers was 77.9% without any statistical difference among the 3 timing categories ( P = .45). The rate of RTSP in the next MLB season after UCLR was 56.7% in the early season, 37.0% in the middle season, and 4.2% in the late season. Time to RTSP was 19.0 ± 7.2 months in the early season group, 20.7 ± 10.0 months in the middle season group, and 23.0 ± 8.6 months in the late season group. Time to RTSP in the early season group was significantly faster than in the late season group ( P < .001). Conclusion The timing of UCLR during the season has a significant effect on the absolute time to RTSP in MLB pitchers. Those who undergo surgery later in the season have significantly longer absolute time to RTSP than those earlier in the season.

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)0,000
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 enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,322 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJSES Reviews Reports and TechniquesMême sujetShoulder Injury and TreatmentTravaux en français237 207