Prädiktive Faktoren für den Therapieerfolg der subacromialen Dekompression beim subacromialen Impingement
Bibliographic record
Abstract
Die Arthroskopische Subacromiale Dekompression ist das Standardverfahren bei der operativen Therapie des Subacromialen Impingementsyndroms der Schulter. Dennoch ist es schwierig, präoperativ eine Aussage darüber zu machen, in wieweit der einzelne Patient von der Intervention profitieren wird. In dieser Studie wurden vor der Arthroskopischen Subacromialen Dekompression bei 49 Schultern von 47 Patienten folgende fünf klinische Impingementtests durchgeführt: Impingementtest nach Neer, nach Jobe (empty can), nach Hawkins- Kennedy (in neutraler und abduzierter Position), sowie das Vorhandensein eines Painful arc. In der Nachuntersuchung, welche durchschnittlich 3,7 Jahre nach der Operation stattfand, wurden die einzelnen Tests bezüglich des Erfolgs oder Misserfolgs der Operation ausgewertet. Ebenso wurde die postoperative Verbesserung des WORC- (Western Ontario Rotator Cuff) Index und des Constant-Scores analysiert. Es bestand kein Zusammenhang mit präoperativen Untersuchungsergebnissen bezüglich Erfolg oder Misserfolg der Operation. Patienten, welche ein positives präoperatives Testergebnis nach Neer, Jobe (empty can) oder Hawkins-Kennedy in neutraler Position aufwiesen, profitierten bezüglich des Constant-Scores signifikant mehr von der Intervention. Patienten mit vier oder fünf positiven Tests profitierten ebenfalls signifikant mehr von der Intervention, als jene mit drei oder weniger positiven Testergebnissen. Für den WORC- Index konnte selbiges nicht nachgewiesen werden. Legt man also die Verbesserung des Constant-Scores zugrunde, sind die Impingementtests nach Neer, Jobe (empty can) und Hawkins-Kennedy in neutraler Position gut geeignet, um präoperativ das Outcome der Arthroskopischen Subacromialen Dekompression abzuschätzen. Ebenso ist dies anhand der Anzahl der positiven Tests möglich.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".