Stringent Patient Selection in Bulk Allograft Reconstructions
Notice bibliographique
Résumé
We hypothesized that stringent patient selection in the use of large bulk structural allografts for limb preservation would positively affect outcomes and decrease complication rates by eliminating certain comorbid or social factors known to contribute to the most detrimental sources of allograft failure: infection, fracture, and nonunion.Our selection criteria included patients who were younger than 50 years, nonsmokers, non-obese (body mass index <40), who did not receive radiation therapy to the recipient site perioperatively, and who underwent intercalary allograft reconstruction except in the upper extremity where osteoarticular allografts were permitted. Outcomes were assessed using the Musculoskeletal Tumor Society (MSTS) and Toronto Extremity Salvage Score (TESS) scoring systems. Twenty-three patients fulfilled our cohort inclusion criteria. The overall survival rate for the 23 allografts was 91% (21/23). Average MSTS and TESS scores were 76% and 87%, respectively. Eleven of 23 patients experienced at least 1 complication requiring a second procedure. Musculoskeletal Tumor Society scores among patients experiencing no complications averaged 83% vs 71% for patients experiencing at least 1 complication. Average TESS scores were 89% and 86%, respectively.The results of our early experience indicate there is no appreciable difference in complication rates among our series of patients stringently selected for bulk allograft reconstruction compared to other previously reported studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».