Pediatric hand fractures: A review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the incidence, causes, and details of hand fractures in children. DESIGN: A retrospective chart review. METHODS: Records of children under 16 years of age who had sustained a hand fracture within the last 5 years were collected from the patient population of British Columbia's Children's Hospital. A total of 242 hand fractures in 232 patients were documented. These patients were reviewed for age at time of injury, gender, location of the incident, mechanism of injury, number of radiographs taken, and fracture specifics. Radiographs with obscure details or incomplete folders were excluded. RESULTS: The patients consisted of 57 (24.6%) females and 175 (75.4%) males, with a mean age of 11.1 +/- 3.3 years. Incidence was low in early childhood but rose sharply after age 9 and peaked at 12 years of age. Sporting activities were the most common cause in both sexes. The fifth metacarpal was the most frequently involved bone (21.1% of total). Nonepiphyseal fractures accounted for 60.2% of the fractures, and the remaining 39.8% were epiphyseal fractures, predominantly Salter-Harris type II (90.4%). Fractures with comminution, severe displacement, intraarticular involvement, and condylar involvement were seen in 12.4%, 12.4%, 20.5%, and 15.1%, respectively. An average of 4.2 radiographs were taken per patient. CONCLUSION: Almost all fractures healed in 2 to 3 weeks with excellent functional outcome. Knowledge of epidemiology and etiology of hand fractures can serve as an essential first step in devising strategies to reduce the incidence of these hand injuries. It is hoped that studies such as the present study may serve as a first step in planning measures to reduce the occurrence of hand fractures.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».