Population-based incidence of proximal radial and ulnar fractures among adults in a Canadian metropolitan area
Notice bibliographique
Résumé
Background The lack of North American population-based incidence studies of fractures of the proximal radius and ulna creates challenges in the assessment of outcomes and corresponding complication rates. Such data may help to establish consensus regarding optimal treatments. The present study's goal was to determine the population-based incidence of proximal radial and ulnar fractures in a large metropolitan area. Methods Over a 3-year period (April, 2002–March, 2005), cases of proximal radial and ulnar fractures were documented and classified according to the AO/OTA system. Overall, age-adjusted, age-specific, gender-specific, and fracture-specific rates were calculated according to patient demographic and 2001 Canadian census data. Rates were reported as per 10,000 persons per year. Results 1030 proximal radial and ulnar fractures were identified. Fractures occurred at an overall rate of 5.09 (95%CI: 4.78 to 5.40), while the age-adjusted incidence was 5.14 (95% CI: 5.05–5.23). The most common fracture types observed were B2.1 (simple articular fracture of radius, n=374), B1.1 (unifocal articular fracture of ulna, n=280), and A2.2 (simple extra-articular fracture of neck of radius, n=145). Fracture incidence was similar among all age groups (approximately five), with the exception of patients ages 80 years and older (8.70; 95% CI: 6.24–11.16). Males and females had similar fracture incidences at all ages. Conclusions As our results indicate similar incidences across age and gender groups, our data is likely generalizable to the general population, which may provide further insight into the assessment of outcomes and complication rates of such injuries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».