Reaming Does Not Affect Functional Outcomes After Open and Closed Tibial Shaft Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to determine the effect of reaming on 1-year 36-item short-form general health survey (SF-36) and short musculoskeletal function assessment (SMFA) scores from the Study to Prospectively Evaluate Reamed Intramedullary Nails in patients with Tibial Fractures. DESIGN: Prospective randomized controlled trial.1319 patients were randomized to reamed or unreamed nails. Fractures were categorized as open or closed. SETTING: Twenty-nine academic and community health centers across the US, Canada, and the Netherlands. PATIENTS/PARTICIPANTS: One thousand three hundred and nineteen skeletally mature patients with closed and open diaphyseal tibia fractures. INTERVENTION: Reamed versus unreamed tibial nails. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: SF-36 and the SMFA. Outcomes were obtained during the initial hospitalization to reflect preinjury status, and again at the 2-week, 3-month, 6-month, and 1-year follow-up. Repeated measures analyses were performed with P < 0.05 considered significant. RESULTS: There were no differences between the reamed and unreamed groups at 12 months for either the SF-36 physical component score [42.9 vs. 43.4, P = 0.54, 95% Confidence Interval for the difference (CI) -2.1 to 1.1] or the SMFA dysfunction index (18.0 vs. 17.6, P = 0.79. 95% CI, -2.2 to 2.9). At one year, functional outcomes were significantly below baseline for the SF-36 physical componentf score, SMFA dysfunction index, and SMFA bothersome index (P < 0.001). Time and fracture type were significantly associated with functional outcome. CONCLUSIONS: Reaming does not affect functional outcomes after intramedullary nailing for tibial shaft fractures. Patients with open fractures have worse functional outcomes than those with a closed injury. Patients do not reach their baseline function by 1 year after surgery. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level I. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».