Risk factors for acute compartment syndrome of the leg associated with tibial diaphyseal fractures in adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We sought to examine the occurrence of acute compartment syndrome (ACS) in the cohort of patients with tibial diaphyseal fractures and to detect associated risk factors that could predict this occurrence. MATERIALS AND METHODS: A total of 1,125 patients with tibial diaphyseal fractures that were treated in our centre were included into this retrospective cohort study. All patients were treated with surgical fixation. Among them some were complicated by ACS of the leg. Age, gender, year and mechanism of injury, injury severity score (ISS), fracture characteristics and classifications and the type of fixation, as well as ACS characteristics in affected patients were studied. RESULTS: Of the cohort of patients 772 (69 %) were male (mean age 39.60 ± 15.97 years) and the rest were women (mean age 45.08 ± 19.04 years). ACS of the leg occurred in 87 (7.73 %) of all tibial diaphyseal fractures. The mean age of those patients that developed ACS (33.08 ± 12.8) was significantly lower than those who did not develop it (42.01 ± 17.3, P < 0.001). No significant difference in incidence of ACS was found in open versus closed fractures, between anatomic sites and following IM nailing (P = 0.67). Increasing pain was the most common symptom in 71 % of cases with ACS. CONCLUSIONS: We found that younger patients are definitely at a significantly higher risk of ACS following acute tibial diaphyseal fractures. Male gender, open fracture and IM nailing were not risk factors for ACS of the leg associated with tibial diaphyseal fractures in adults. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».