The Impact of Smoking on Complications After Operatively Treated Ankle Fractures—A Follow-Up Study of 906 Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study on patients with operatively treated ankle fractures aimed to investigate the impact of smoking on postoperative complications and especially deep wound infections. DESIGN: Cohort study with prospective follow-up. SETTING: University-associated teaching hospital with advanced trauma care. PATIENTS: A consecutive series of patients (n = 906) operatively treated for an acute ankle fracture during a 3-year period was identified. For the analysis, the patients were categorized as nonsmokers (n = 721) and smokers (n = 185). Data were collected from the department database and completed with a review of the patients' medical charts. MAIN OUTCOME MEASURES: Postoperative complications. RESULTS: Follow-up data at 6 weeks were available for 98.2% of the patients. Postoperative complications of any kind (30.1% versus 20.3%, P = 0.005) as well as deep wound infections (4.9% versus 0.8%, P < 0.001) were more common among smokers than nonsmokers. Multivariable analyses showed that smokers had six times higher odds of developing a deep infection compared with nonsmokers. A more complicated fracture, associated diabetes mellitus, and unsatisfactory operative fracture reduction also enhanced the risk of postoperative complications. CONCLUSIONS: We conclude that cigarette smoking increases the risk of postoperative complications in patients operatively treated for an ankle fracture. Smoking is a considerable risk factor. Therefore, physicians, nurses, and other healthcare professionals should strive to support patients to stop smoking while still under acute treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».