Hardware removal after tibial fracture has healed.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tibial fractures are the most common long bone fracture. The standard of care for the treatment of diaphyseal tibial fractures is an intramedullary nail (IMN). Implant removal is one of the most common procedures in bone and joint surgery, and criteria for implant removal are typically left to the treating surgeon. Currently, no clear criteria exist to guide a surgeon's decision to remove implanted tibial IMNs after healing. METHODS: We undertook a retrospective chart review of a single surgeon's practice from January 1996 to February 2005. We identified patients aged 16-70 years with a tibial fracture treated with an IMN. Patients were followed until fracture union and/or request for IMN removal. The following parameters were recorded: reason for implant removal, age, sex, mechanism of fracture, location of fracture, diameter of IMN, Workers' Compensation Board (WCB) status, activity level, litigation status, insurance involvement, height, weight and body mass index (BMI). RESULTS: Factors influencing the likelihood of removal were sex and litigation. Factors not influencing the likelihood of removal were age, weight, height, BMI, diameter of IMN, patients' level of activity, insurance claim involvement and WCB involvement. Overall, 72.2% of patients had an improvement in their symptoms after IMN removal. CONCLUSION: Sex and litigation are positive predictive factors for patient requests to have tibial IMNs removed after healing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».