APPROACH TO SHOULDER INSTABILITY: A RANDOMIZED, CONTROLLED TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
The significant rate of recurrent instability following arthroscopic stabilization surgery points to a need for an evidence-based treatment approach. The Instability Severity Index Score (ISIS) is a point-based algorithm that may be used to assist clinicians in selecting the optimal treatment approach, but its efficacy has not been previously validated in a controlled study. We aim to compare two surgical treatment algorithms: the ISIS Score and a conventional treatment algorithm (CTA). This was a prospective, randomized controlled trial involving 63 participants who underwent a shoulder stabilization procedure. Participants were randomized to either the ISIS or CTA and were followed for 24-months post-randomization. Mean age was 31.8 years (range 18-62) and 66% of the cohort was male. The primary outcome was the Western Ontario Stability Index (WOSI). Secondary outcomes included the American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES) score as well as recurrence rates between groups. Sixty-three patients were randomized to ISIS (n=33) or CTA (n=30). The WOSI score was similar for the ISIS 84.3±21 and CTA 83.4±14.5 groups (p=0.89). Similarly, no differences were detected between the ASES (90±22.4 and 91.2±11.2 for the ISIS and CTA groups respectively (p=0.87). Apprehension was reported in 10% of participants in each group (p=1.00). At 24-months follow up, there were no re-dislocations in either group. There was one revision surgery in the ISIS group due to graft failure and two in the CTA group. No statistically significant differences in functional outcomes, the incidence of apprehension, or failure rates were identified between the two treatment algorithms at 24-month follow-up.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».