MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6889140305 · doi:10.25384/sage.c.5602306

Changes From Baseline in Patient- Reported Outcomes at 1 Year Versus 2 Years After Rotator Cuff Repair: A Systematic Review and Meta-analysis

2021· other· en· W6889140305 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotator cuffElbowCohort studyCohortProspective cohort studyRandomized controlled trialPromCuffPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Most orthopaedic journals currently require reporting outcomes of surgical interventions for at least 2 postoperative years, but there have been no rigorous studies on this matter. Various patient-reported outcome (PRO) measures (PROMs) have been used to assess the status of the shoulder after rotator cuff repair (RCR).Hypothesis:We hypothesized that the mean shoulder-specific PROMs at 1 year improve substantially over baseline but that there is no clinically meaningful difference between the mean 1- and 2-year PROMs after RCR.Study Design:Meta-analysis; Level of evidence, 2.Methods:We conducted a systematic review of published randomized controlled trials (RCTs) and prospective cohort studies (level of evidence 1 and 2) reporting the shoulder-specific American Shoulder and Elbow Surgeons (ASES), the Constant, or the Western Ontario Rotator Cuff (WORC) Index scores at baseline, 1 year, and 2 years after RCR. The methodologic quality of studies was assessed. Also, the random effects meta-analyses of changes in PROMs for each of the first and second postoperative years were conducted.Results:Fifteen studies (n = 11 RCTs; n = 4 cohort studies) with a total of 1371 patients were included. Studies were highly heterogeneous, but no visual evidence of major publication bias was observed. The weighted means of the baseline PROMs were 46.2 points for the ASES score, 46.4 points for the Constant score, and 38.8 points for the WORC Index. The first-year summary increments were 41.1 (95% CI, 36.0-46.2) points for the ASES score, 34.2 (95% CI, 28.8-39.6) points for the Constant score, and 42.9 (95% CI, 37.3-48.4) points for the WORC Index. In contrast, the second-year summary increments were 2.3 (95% CI, 1-3.6) points for the ASES score, 3.2 (95% CI, 1.9-4.4) points for the Constant score, and 2 (95% CI, -0.1 to 4) points for the WORC Index.Conclusion:All PROMs improved considerably from baseline to 1 year, but only very small gains that were below the minimal clinically important differences were observed between 1 year and 2 years after RCR. This study did not find any evidence for requiring a minimum of 2 years of follow-up for publication of PROs after RCR. Our results suggest that focusing on 1-year PROMs after RCR would foster more timely reporting, better control of selection bias, and better allocation of research resources.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,056
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSage Journals DataTravaux en français237 207