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Enregistrement W4416207306 · doi:10.1302/1358-992x.2025.13.118

INITIAL FINDINGS AFTER THE IMPLEMENTATION OF A REGIONAL SHOULDER ARTHROPLASTY REGISTRY

2025· article· en· W4416207306 sur OpenAlexaffabout
Jarret M. Woodmass, Stephen Harris, Sheila McRae, Christiaan H. Righolt, Éric Bohm

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensPan Am Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArthroplastyElbowJoint replacementHip arthroplastyArthroplasty replacementComplicationJoint arthroplastyKnee replacement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The volume of shoulder replacement procedures worldwide has increased dramatically over the last decade with growth exceeding rates reported for hip and knee. Arthroplasty registries are widespread and have contributed to reducing revision and complication rates. The Canadian Joint Replacement Registry (CJRR) was established in 2001 to capture information on the outcomes of hip and knee replacement care in Canada. There is currently no national total shoulder arthroplasty (TSA) database in Canada. The provincial (Blinded for Review) was initiated for total shoulder arthroplasty in 2017 with the goal of providing a model for national expansion. This study outlines the characteristics and patient-reported outcomes of procedures captured in the registry. All patients undergoing primary or revision anatomic TSA (aTSA) and reverse TSA (rTSA) in the province since 2017 were included. Emergent and hemi-arthroplasty cases were excluded. Patient-reported data were collected in-clinic at baseline, and by mail-out one year postoperatively and included the American Society of Shoulder and Elbow Surgeon Score (ASES), EuroQol five-dimension health survey (EQ-5D), satisfaction, and self-reported complications. Intra-operative arthroplasty related details were collected at the time of surgery with the surgeon signature required for completeness. ASES and EQ-5D were compared for primary aTSA and rTSA subgroups pre-operatively and postoperatively using a two-sample two-sided t-test. The provincial shoulder database included 985 TSA, of which 67% were aTSA (661/985). Overall, 94% (927/985) were primary and 6% (58/985) were revision procedures. Four primary patients (0.43%) were linked with revision cases within the first year following surgery (4/927). Eighty-nine percent of primary TSA patients (aTSA=92%; rTSA=81%) and 63% of revision TSA patients (aTSA=58%; rTSA=73%) reported being “Satisfied” or “Very Satisfied” one year postoperatively. The rate of patient-reported complications (dislocation/superficial infection/deep infection/future surgery) was lower for primary procedures (aTSA=1%; rTSA=2%) than revision procedures (aTSA=12%; rTSA=5%). There was significant improvement in both ASES and EQ-5D scores from the preoperative to postoperative timepoints in primary aTSA (ASES mean change 48.5 [95% CI 45.4 to 51.6]; p Primary TSA provided significant improvement in ASES and EQ-5D scores one year postoperatively. Greater improvement was observed in the primary aTSA subgroup compared to rTSA. Lower satisfaction and a higher prevalence of self-reported complications was observed in patients undergoing revision TSA, specifically when revised to an aTSA. This study outlines the successful implementation of a regional TSA registry in Canada and demonstrates the potential for a shoulder arthroplasty database to be integrated within the current CJRR system. Integration with larger administrative databases, improving patient response rates, and national expansion to other provinces within Canada are next steps for the shoulder arthroplasty registry.

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)0,000
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 GPT0,337
Écart entre enseignants0,319 · 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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