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Enregistrement W7083489991 · doi:10.1177/2325967125s00147

Poster 36: Defining the Minimal Clinically Important Difference and Patient Acceptable Symptom State for Arthroscopic Anterior Shoulder Stabilization at 2 Year Follow-Up

2025· article· en· W7083489991 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal clinically important differenceOrthopedic surgeryArthroscopyLogistic regressionAnterior shoulderRetrospective cohort studyTearsSeverity of illness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: While functional outcomes and failure rates have been extensively studied, there is a paucity of literature describing the clinically significant outcomes of patients who have successfully undergone arthroscopic stabilization and do not have a subsequent dislocation. The minimum clinically important difference (MCID) was developed to determine the smallest change in a patient’s condition that is clinically significant following an orthopedic surgery procedure. Similarly, the patient acceptable symptom state (PASS) denotes the postoperative level of symptoms and functional state that patients deems to be satisfacotry.The aim of this study is to establish the MCID and PASS thresholds for arthroscopic anterior shoulder stabilization at a minimum two-year follow-up. Factors that are predictive of MCID and PASS achievement, including preoperative, demographic, and intraoperative variables were evaluated in this study. The authors hypothesized that symptom duration and recurrent frank dislocations prior to stabilization would be predictive of MCID and PASS achievement. Methods: Patients who underwent primary arthroscopic stabilization for anterior-inferior labral tears from March 2018 to December 2021 with a minimum of 2 years follow-up were retrospectively identified through a prospectively-maintained institutional database. MCID thresholds were determined by a distribution-based method whereas PASS thresholds were established using an anchor-based method. The PROMs analyzed included Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI) score, Single Assessment Numeric Evaluation (SANE) score, Patient-Reported Outcomes Measurement Information System Upper Extremity (PROMIS UE) score and Veterans Rand (VR) 12 score. Multivariate logistic regressions were performed to determine factors associated with MCID and PASS achievement. Results: The demographic and intraoperative characteristics of the sixty-five included patients are described in Table 1 and Table 2 , respectively. The thresholds for MCID achievement and associated achievement rates were as follows: WOSI, 12.8 (84.6%); SANE, 14.4 (81.5%); PROMIS UE 4.4 (90.8%); VR 12 Physical, 3.9 (76.9%). The thresholds for PASS achievement and associated achievement rates were as follows: WOSI, 40.2 (80.0%); SANE, 74.9 (86.2%); PROMIS UE 40.5 (84.8%); VR 12 Physical, 49.9 (83.1%). Symptom duration > 6 months was predictive of failing to achieve MCID for WOSI and PASS for WOSI and SANE. Preoperative hyperlaxity was predictive of failing to achieve PASS for WOSI and PROMIS UE. A lower BMI was predictive of achieving PASS for WOSI, PROMIS UE and VR 12. The presence of an ALPSA lesion was predictive of failing to achieve PASS for WOSI and failing to achieve MCID and PASS for WOSI, PROMIS UE and VR12 simultaneously. Table 3 displays MCID and PASS thresholds and percentage of achievement among included study patients. Figure 1 displays the receiver operating curves for PASS thresholds. Conclusions: This study defines the thresholds for MCID and PASS achievement at minimum 2 year follow-up in a cohort of patients undergoing arthroscopic anterior shoulder stabilization. Factors such as symptom duration, hyperlaxity, BMI and ALPSA lesions were found to be predictive of MCID and PASS achievement at short-term follow-up.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

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