The Effect of Smoking on Clinical Outcome and Complication Rates Following Ilizarov Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of smoking on outcome and complication rates following Ilizarov reconstruction. DESIGN: We performed a retrospective review of 84 adult patients (86 limbs) who underwent Ilizarov reconstruction. There were 39 "limbs" in nonsmokers and 47 "limbs" in active smokers. Complications and an outcome score based on ASAMI (Association for the Study and Application of the Methods of Ilizarov) criteria were recorded for each patient. DATA ANALYSIS AND RESULTS: There were 35 major complications including 15 malunions/nonunions, 7 refractures, 8 persisting infections, and 5 amputations. Results were measured using the ASAMI outcome scale. There were significantly more poor results in the smoking group than in the nonsmoking group (18/47, 38% versus 4/39, 10%; P = 0.003). Seven of eight patients with persisting infection were smokers (P = 0.049). There was a higher incidence of nonunion in the smoking group (P = 0.031). All five amputations were in smokers (P = 0.035). CONCLUSION: Smokers had a higher percentage of poor results (P = 0.01), due primarily to higher complication rates. Smoking is a significant, potentially remediable risk factor for failure following Ilizarov reconstruction, and cessation strategies are of paramount importance prior to initiating 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 | 0,002 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 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 ».