Prognostic Factors for Predicting Outcomes After Intramedullary Nailing of the Tibia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prediction of negative postoperative outcomes after long-bone fracture treatment may help to optimize patient care. We recently completed the Study to Prospectively Evaluate Reamed Intramedullary Nails in Patients with Tibial Fractures (SPRINT), a large, multicenter trial of reamed and unreamed intramedullary nailing of tibial shaft fractures in 1226 patients. Using the SPRINT data, we conducted an investigation of baseline and surgical factors to determine any associations with an increased risk of adverse events within one year of intramedullary nailing. METHODS: Using multivariable logistic regression analysis, we investigated fifteen baseline and surgical factors for any associations with an increased risk of negative outcomes. RESULTS: There was an increased risk of negative events in patients with a high-energy mechanism of injury (odds ratio [OR] = 1.57; 95% confidence interval [CI], 1.05 to 2.35), a stainless steel compared with a titanium nail (OR = 1.52; 95% CI, 1.10 to 2.13), a fracture gap (OR = 2.40; 95% CI, 1.47 to 3.94), and full weight-bearing status after surgery (OR = 1.63; 95% CI, 1.00 to 2.64). There was no increased risk with the use of nonsteroidal anti-inflammatory agents, late or early time to surgery, or smoking status. Open fractures had a higher risk of events among patients treated with reamed nailing (OR = 3.26; 95% CI, 2.01 to 5.28) but not in patients treated with unreamed nailing (OR = 1.50; 95% CI, 0.92 to 2.47). Patients with open fractures who had wound management either without any additional procedures or with delayed primary closure had a decreased risk of events compared with patients who required subsequent, more complex reconstruction (OR = 0.18 [95% CI, 0.09 to 0.35] and 0.29 [95% CI, 0.14 to 0.62], respectively). CONCLUSIONS: We identified several baseline fracture and surgical characteristics that may increase the risk of adverse events in patients with tibial shaft fractures. Surgeons should consider the predictors identified in our analysis to inform patients treated for tibial shaft fractures. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic Level II. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».