Factors Associated With Development of Nonunion or Delayed Healing After an Open Long Bone Fracture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine factors associated with developing nonunion or delayed healing after open fracture. DESIGN: Prospective cohort between 2001 and 2009. SETTING: Three level 1 Canadian trauma centers. PARTICIPANTS: Seven hundred thirty-six (791 fractures) subjects were enrolled. Six hundred eighty-nine (94%) subjects (739 fractures) provided adequate outcome data. INTERVENTION: Subjects were followed until fracture(s) healed; phone interviews and chart reviews were conducted 1 year after fracture. Patient, fracture, and injury information, and time to surgery and antibiotics were recorded during hospitalization. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Nonunion defined as unplanned surgical intervention after definitive wound closure or incomplete radiographic healing at 1 year and delayed healing defined as 2 consecutive clinical assessments showing no radiographic progression or incomplete radiographic healing between 6 months and 1 year. RESULTS: There were 413 (52%) tibia/fibular, 285 (36%) upper extremity, and 93 (13%) femoral fractures. Nonunion developed in 124 (17%) and delayed healing in 63 (8%) fractures. The median time to surgery was not different for fractures that developed nonunion compared with those who did not (P = 0.36). Deep infection [Odd ratio (OR) 12.75; 95% confidence interval (CI) 6.07-26.8], grade 3A fractures (OR 2.49; 95% CI, 1.30-4.78), and smoking (OR 1.73; 95% CI, 1.09-2.76) were significantly associated with developing a nonunion. Delayed healing was also significantly associated with deep infection (OR 4.34; 95% CI, 1.22-15.48) and grade 3B/C fractures (OR 3.69; 95% CI, 1.44-9.44). Multivariate regression found no association between nonunion and time to surgery (P = 0.15) or antibiotics (P = 0.70). CONCLUSIONS: Deep infection and higher Gustilo grade fractures were associated with nonunion and delayed healing. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic 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 ».