Treatment of periprosthetic femoral fractures after total hip arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
Objective To analyze the causes and results of treatment of periprosthetic femoral frac-tures after total hip arthroplasty and to explore the best operative methods for fractures. Methods 11 cases treated for periprosthetic femoral fracture after total hip arthroplasty were subjected to a retrospective fol-low-up study from December 1998 to March 2003. There were 8 men and 3 women, the mean age was 56 years (range, 43 to 75 years). There were 2 Vancouver A type fractures, 7 B2 type, 1 B3 type, 1 C type. 5 fractures were treated by nonoperative methods and other 6 by operative methods, including one fracture malunion treated initially by skin traction. There were 5 revisions using long stem supplemented with cortical allograft strut, including 4 uncemented stems with distal fixation and one cemented stem; the remaining one fracture treated by open reduction and internal fixation. Results None was lost for follow-up. The mean follow-up period was 25.6 months (range, 7 to 50 months). 9 fractures united at a mean of 4 months (range, 3 to 6 months). Nonunion was found in 2 fractures, both were treated nonoperatively. All the 6 fractures treated by operative methods united. Up to now, 7 stems were well-fixed, continuous radiolucent line was seen in one revision case, 3 stems were loosened. The function of the patients with well-fixed stems was bet-ter than those with loosened stems, the mean Harris score of the former was 91. All the cortical allograft struts were incorporated with host bone within one year. No strut fracture happened. Conclusion Type A fractures with well-fixed stems can be treated by nonoperative methods, while type B1 and type C fractures should be treated by open reduction and internal fixation, on condition there is no surgical contraindication. For fractures with loosened stems, use of an uncemented long stem with distal fixation supplemented with cortical allograft strut is the best choice.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».