Surgical Fixation of Vancouver Type B1 Periprosthetic Femur Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Vancouver type B1 periprosthetic femur fractures occur around a stable implant and are typically treated with open reduction and internal fixation (ORIF). Different fixation techniques are described in the literature, and there is a lack of consensus regarding the best operative fixation strategy. The purpose of this investigation was to systematically review and compare the most commonly used fixation strategies for these fractures. DATA SOURCES: A database search was performed using PubMed, MEDLINE, and Cochrane databases to identify studies published in English language from 1985 to 2013. STUDY SELECTION: Articles with a minimum of 5 patients with type B1 periprosthetic femur fractures and containing outcome data regarding nonunion, malunion, infection, and reoperation rate were included. DATA EXTRACTION: Studies were analyzed and categorized into 4 groups: group 1: ORIF with cortical strut allografts alone, group 2: ORIF with cable plate/compression plates alone, group 3: ORIF with cable plate/compression plates and cortical strut allograft, group 4: ORIF with locking plates alone. Individual patient outcomes were extracted for each study and pooled for each of the 4 groups. Data analysis was performed comparing rates of nonunion, malunion, hardware failure, infection, and reoperation. DATA SYNTHESIS: Data were analyzed using Review Manager and SAS 9.3. CONCLUSIONS: In total, 333 patients identified with an overall rate of 5% nonunion, 6% malunion, 5% infection, 4% hardware failure, 9% reoperation, and 15% total complications. When comparing outcomes for different modes of fixation, compared with cable plate/compression plate systems, locking plates had a significantly higher rate of nonunion (3% vs. 9% P = 0.02) and a trend toward a higher rate of hardware failure (2% vs. 7%, P = 0.07). There are limitations to this study, and further investigation with high-quality randomized controlled trials is needed to effectively compare treatment strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».