Elbow Dislocations in a Canadian Metropolitan Health Region: A 3-Year Population-Based Incidence Study
Notice bibliographique
Résumé
Background There are no current North American population-based incidence studies of elbow dislocations. This creates further challenges in assessing associated outcomes and complication rates. The present study aimed to determine the population-based incidence of elbow dislocations in a large Canadian city. Methods From April 2002 to March, 2005, consecutive cases of elbow dislocation were documented. Age-specific, gender-specific and age-adjusted rates for simple and complex dislocations were calculated according to patient demographic and 2001 Canadian census data. All rates were reported per 10,000 persons per year. Results One hundred thirty-seven dislocations (53 simple and 84 complex) were identified. Simple dislocations occurred at a rate of 0.262 (95% confidence interval [CI] = 0.191 to 0.332). Fracture-dislocations occurred at a rate of 0.415 (95% CI = 0.326 to 0.504). The overall age-adjusted incidence was 0.671 (95% CI = 0.638 to 0.704). With the exception of the 18 years to 29 years (rate = 0.916, 95% CI = 0.648 to 1.183) and ≥80 years groups (rate = 0.906, 95% CI = 0.112 to 1.700), all age groups had an approximate rate of 0.600. Discussion The results obtained in the present study are similar to those obtained in a previous European study. True population-based estimates of elbow dislocation incidence are provided, which may facilitate the assessment of outcomes and complication rates of such injuries.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».