Risk factors for the periprosthetic fracture after total hip arthroplasty: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: A systematic review and meta-analysis was performed to investigate the risk factors associated with periprosthetic fracture after total hip arthroplasty. MATERIAL AND METHODS: We searched potential studies in the following databases: MEDLINE, Embase, Web of Science, SCOPUS and Cochrane CENTRAL up to December 2013. Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the methodological quality, and Stata 11.0 was used to perform all the analyses. RESULTS: Seven studies altogether, including 1069 cases of periprosthetic fractures and 74,776 controls, were included in the meta-analysis. Compared to those absent following demographic or medical conditions, patients involved with female gender (odds ratio, 1.534; p < 0.001), advanced age (>80) (odds ratio: 4.203; p < 0.001), revision (odds ratio: 4.398; p < 0.001), rheumatoid arthritis (odds ratio: 2.503; p < 0.001), osteonecrosis (odds ratio: 1.563; p = 0.009), and implant type of Exeter (odds ratio: 1.511; p = 0.017) were more likely to sustain periprosthetic fractures. Osteoarthritis (vs not) (odds ratio: 0.449; p < 0.001) was identified a protective factor for periprosthetic fractures after total hip arthroplasty. The other factors, including lower ages, American Society of Anesthesiologists ≥ 3, and other implant types, were not significant risk factors for periprosthetic fractures. CONCLUSIONS: These medical conditions as reminder should be kept in clinicians' mind and close follow-up should be implemented in patients involved for preventing the occurrence of periprosthetic fractures after total hip arthroplasty.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle