Fatores prognósticos da cirurgia de Latarjet
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo Investigar os fatores que influenciam os resultados funcionais dos pacientes submetidos ao procedimento de Latarjet. Métodos Avaliação de 26 pacientes submetidos ao tratamento cirúrgico, seguindo a técnica de Latarjet, devido a luxação anterior recidivante traumática da articulação glenoumeral, com perda óssea glenoidal maior do que 20% e/ou lesão off-track. O tempo mínimo de seguimento foi de doze meses. Foram avaliadas as seguintes escalas: Escala Visual Analógica (EVA), The Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI), e Subjective Shoulder Value (SSV), além dos dados objetivos dos participantes. Resultados A maioria dos pacientes (84,62%) não apresentou recidiva de luxação, e 92,31% ficaram satisfeitos. Em relação à análise funcional, a pontuação do componente físico (PCF) e a pontuação do compenente mental (PCM) encontradas estavam dentro da média de qualidade de vida da população. Os sintomas físicos, pela escala WOSI, apresentaram a melhor porcentagem (8,5%), ao passo que o pior resultado foi observado com relação ao estilo de vida (20%). Na EVA, a dor foi classificada como moderada (3/10) por 15,38% dos pacientes (4/26). Em relação aos esportes, os pacientes que praticavam alguma atividade esportiva apresentaram melhora nos parâmetros da escala SSV, que tiveram relação inversa com o número de recidivas. Observou-se ainda que, quanto menor foi o tempo entre a primeira luxação e a realização da cirurgia, maior foi a satisfação do paciente. Conclusão A indicação precoce do tratamento cirúrgico da instabilidade anterior glenoumeral pode proporcionar melhores resultados funcionais subjetivos ao paciente.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".