Healthcare Use Patterns for High Volume Musculoskeletal Shoulder Disorders: A Longitudinal Cohort from the US Military Health System
Notice bibliographique
Résumé
Steven Z George,1 Sarah Morton-Oswald,2 Hui-Jie Lee,2 Maggie E Horn,3 Nrupen A Bhavsar,4 Daniel I Rhon5 1Departments of Orthopaedic Surgery and Population Health Sciences, Duke Clinical Research Institute, Duke University, Durham, NC, USA; 2Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University School of Medicine, Durham, NC, USA; 3Departments of Orthopaedic Surgery and Population Health Sciences, Duke University, Durham, NC, USA; 4Departments of Surgery and Biostatistics and Bioinformatics, Duke University School of Medicine, Durham, NC, USA; 5Department of Physical Medicine and Rehabilitation, F. Edward Hébert School of Medicine, Uniformed Services University, Bethesda, MD, USACorrespondence: Steven Z George, Email steven.george@duke.eduBackground: Shoulder injuries are a prevalent form of musculoskeletal disorders and common reason to seek healthcare. Health system level care utilization patterns for shoulder disorders are unknown. Accordingly, we described the frequency and timing of diagnostic imaging and treatment for a new episode of shoulder pain and determine usage variations across common diagnostic subgroups, military, and private sector care clinics.Methods: A retrospective cohort of US Military Health System beneficiaries (n = 456,241) classified into 1) non-specific shoulder diagnosis only, 2) rotator cuff/sub-acromial pain, 3) acromioclavicular (AC joint) dysfunction, 4) shoulder instability/dislocation, 5) hypomobility/adhesive capsulitis, 6) osteoarthrosis, and 7) multiple diagnoses. Outcomes were healthcare use encounters within the first three months of the index visit classified into diagnostic imaging, pharmacological, and non-pharmacological treatments.Results: The mean age of the cohort was 41 years old (SD 13). A majority of the cohort never received diagnostic imaging (76.7%). Advanced imaging was common for the multiple diagnoses group (53.6% of all advanced imaging). NSAIDS was the most common pharmacological treatment with 10.4% receiving at least one prescription, and physical therapy was the most common nonpharmacologic treatment received by 31% of the cohort. There was lower physical therapy and active treatment use and higher MRI or X-ray use for the same diagnostic group when care was initiated in a civilian clinic. Patients with rotator cuff disorders, multiple shoulder diagnoses, and hypomobility disorders were likely to have received at least one steroid joint injection if care was initiated in civilian compared to military clinics (28.1% vs 16%; 41.2% vs 32%; and 18.6% vs 13.3%, respectively).Conclusion: Care patterns for high volume shoulder injuries were largely congruent across military and civilian clinics. However, for specific diagnostic groups, use of imaging, steroid injections and physical therapy varied notably between military and civilian clinics.Keywords: shoulder condition, health care utilization, shoulder disorder, care patterns
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».