Prevalence of Appropriate Anatomic Total Shoulder Arthroplasty in a Large Multicenter US Cohort Using a RAND/UCLA Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the high variability in patient presentation, notable challenges exist in determining patient candidacy for anatomic total shoulder arthroplasty (aTSA). The purpose of this study was to use a modified version of prior scenario-based appropriateness use criteria to evaluate the prevalence of inappropriate, appropriate, and inconclusive aTSA. METHODS: Patients undergoing primary aTSA were evaluated for preoperative outcome scores and baseline demographic information from a multicenter database. Using a validated appropriateness use criteria algorithm, these patients were grouped "inappropriate," "inconclusive," or "appropriate." RESULTS: Seven hundred seventy-four patients who underwent aTSA were included. "Appropriate" patients comprised 23.9% of the cohort, while 17.8% were "inappropriate," and 58.3% were "inconclusive." Compared with the inconclusive and inappropriate groups, the "appropriate" patients were found to have markedly worse preoperative pain and functional outcomes scores. No notable difference was observed between the number of patients who received intra-articular injections, number of injections received, and analgesic use across the groups. CONCLUSIONS: The large proportion of "inconclusive" patients suggests a lack of consensus regarding aTSA versus reverse TSA candidacy and may be secondary to factors such as worse glenoid morphology and/or prior rotator cuff repair, which are subjects of current debate in determining appropriateness for reverse TSA versus aTSA. Although no definitive conclusions can be made regarding if this algorithm ultimately improves patient outcomes, this study seeks to only help streamline patient evaluation based on American Shoulder and Elbow Surgeons high-volume surgeons' opinion and highlight the large variation in the indications for aTSA in real-world surgical cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».