A Prospective Study of Pediatric Hand Fractures and Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hand fractures represent a leading cause of morbidity in children. However, little information exists correlating the mechanisms and environment of injury with outcomes and treatments. We examine the demographics, etiology, anatomic location, mechanism, and management of pediatric hand fractures in our center's hand unit. METHODS: We conducted a prospective observational study on all children with acute hand fractures evaluated in the Plastic Surgery Emergency Clinic during a 3-month period in 2010. Data pertaining to demographics, referral patterns, injury pattern, clinical outcomes, and other factors related to hand fractures were then analyzed and interpreted. RESULTS: Most children were referred by our institution's emergency department. More than 60% were boys, and nearly half were between 10 and 15 years old. The right and left hands were injured at equal rates. Most of the injuries (90%) occurred in the afternoon or evening. More than 85% occurred in urban, rather than rural, environments. Crush injuries were the leading cause in toddlers, whereas sports-related injuries became the major cause of injury in older groups. Proximal phalanges were the most common bone injured, and the fifth digit was the most commonly injured digit. More than 80% of the fractures were managed nonsurgically. CONCLUSIONS: The pattern of pediatric hand fracture in different age groups is highlighted in this article. The observations from this study will hopefully encourage further review with a larger cohort and a focus on preventative measures for pediatric 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».