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Enregistrement W1981120621 · doi:10.1097/bot.0b013e3181d2efaf

Ultrasound for Fracture Healing: Current Evidence

2010· article· en· W1981120621 sur OpenAlexaff
Yoshinobu Watanabe, Takashi Matsushita, Mohit Bhandari, Rad Zdero, Emil H. Schemitsch

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Trauma · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNonunionBone healingLow-intensity pulsed ultrasoundTibiaHumerusDistraction osteogenesisFibulaUlnaDelayed unionFemurSurgeryTibia FractureUltrasoundTherapeutic ultrasoundDistractionRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS) is a relatively new technique for the acceleration of fracture healing in fresh fractures and nonunions. It has a frequency of 1.5 MHz, a signal burst width of 200 micros, a signal repetition frequency of 1 kHz, and an intensity of 30 mW/cm2. In 1994 and 1997, two milestone double-blind randomized controlled trials revealed the benefits of LIPUS for the acceleration of fracture healing in the tibia and radius. They showed that LIPUS accelerated the fracture healing rate from 24% to 42% for fresh fractures. Some literature, however, has shown no positive effects. The beneficial effect of acceleration of fracture healing by LIPUS is considered to be larger in the group of patients or fractures with potentially negative factors for fracture healing. The incidence of delayed union and nonunion is 5% to 10% of all fractures. For delayed union and nonunion, the overall success rate of LIPUS therapy is approximately 67% (humerus), 90% (radius/radius-ulna), 82% (femur), and 87% (tibia/tibia-fibula). LIPUS likely has the ability to enhance maturation of the callus in distraction osteogenesis and reduce the healing index. The critical role of LIPUS for fracture healing is still unknown because of the heterogeneity of results in clinical trials for fresh fractures and the lack of controlled trials for delayed unions and nonunions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations113
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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