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Enregistrement W2077860275 · doi:10.2106/jbjs.m.00563

Will My Clavicle Heal?

2013· letter· en· W2077860275 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew H. Schmidt

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder and Clavicle Injuries
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNonunionMalunionClavicleDashSurgeryRandomized controlled trialBone healing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commentary The management of clavicular fractures has changed substantially in the last fifteen years. In 1997, Hill et al. documented poor results and increased risk of nonunion in clavicular fractures with initial shortening of ≥20 mm1. McKee et al. confirmed this finding in a study involving more sophisticated outcome assessments including Constant and DASH (Disabilities of the Arm, Shoulder and Hand) scores as well as muscle strength testing2. However, the 2007 publication of the results of a randomized clinical trial conducted by the Canadian Orthopaedic Trauma Society3 showing improved outcomes with surgical management of displaced clavicular fractures appears to represent the “pivot point,” following which clinical practice began to be more commonly surgical. Despite the accumulating evidence of the potential for compromised functional outcome and the increased risk of nonunion in patients with a displaced clavicular fracture, the role of surgery remains uncertain. Even if the nonunion rate is as high as 20%, it remains true that four of five patients with a displaced clavicular fracture will have healing of the fracture, treatment of a nonunion is relatively straightforward, and functional outcomes remain acceptable in many patients despite malunion. For these reasons, many investigators have tried to better define surgical indications by investigating risk factors for poor outcomes. Nowak et al. reviewed 245 adult patients with a clavicular fracture and noted that lack of osseous contact and fracture comminution with a transverse fragment were strong predictors of adverse sequelae whereas fracture location and shortening alone were not4. In 2004, even before the Canadian trial was completed, a group from Edinburgh reported study data that could be used to estimate the likelihood of clavicular nonunion5. In a consecutive series of 868 patients, the nonunion rate of diaphyseal clavicular fractures was just 4.5%, and advancing age, female sex, fracture comminution, and lack of cortical apposition were independent predictors of nonunion5. Now that operative management of displaced clavicular fractures has become more common, it is even more important to be sure that surgery is appropriately utilized. Since displaced fractures are considered the fractures that are particularly at risk for adverse sequelae, the Edinburgh group has repeated their 2004 study but instead focused their attention solely on this group of injuries. Using much more sophisticated statistical analyses, the authors find that smoking status (yes/no), comminution (yes/no), and fracture displacement in millimeters can be used to predict the risk of nonunion. By calculating the absolute risk difference among different groups of patients and thereby defining the number needed to treat (NNT), the authors are able to provide clinicians with very clear indicators of the potential benefit of surgery in subsets of patients with various well-defined characteristics. Clinicians treating fractures of the clavicle should familiarize themselves with the findings of this paper and incorporate the authors’ predictive model into their preoperative discussions. Data such as those in the study by Murray et al. provide a strong evidence base that lends itself to a shared decision-making process by presenting risks in a manner that is more quantifiable and easily understood by patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0070,001
Intégrité de la recherche0,0280,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,013

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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