Avulsion fractures of the pelvis - a qualitative systematic review of the literature.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess a causal relationship between physical activity or boney surgical intervention and the occurrence of avulsion fracture in the pelvis. Secondarily to assess the average age at which avulsion fracture occurs in cases associated with physical activity or boney surgery. METHOD: A literature search was performed on a variety of databases using text words and MeSH terms. Results were limited to English language. Cases involving trauma or pathological disease were excluded. Causation Criteria scores were calculated for each paper to establish a link between the suspected mechanism of injury and avulsion fracture. RESULTS: 48 papers were retrieved encompassing 66 cases of avulsion fracture. 88% of cases were associated with physical activity while 12% were associated with a history of surgery. Average age in the physical activity cases was 16.8(range 13-43) and 56.4(range 31-74) in the surgery related cases. Causation Criteria scores were definite in 76% of activity related cases and probable in 60% of boney surgery related cases. CONCLUSIONS: Avulsion fractures of the pelvis represent a highly prevalent pathology among the adolescent athletic population. A population of skeletally mature patients with history of boney surgical intervention are also at risk.
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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 | 0,017 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».