Ultrasound-Assisted Distal Radius Fracture Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Closed reduction of distal radius fractures (CRDRF) is a commonly performed emergency department (ED) procedure. The use of point-of-care ultrasound (PoCUS) to diagnose fractures and guide reduction has previously been described. The primary objective of this study was to determine if the addition of PoCUS to CRDRF changed the perception of successful initial reduction. This was measured by the rate of further reduction attempts based on PoCUS following the initial clinical determination of achievement of best possible reduction. Methods We performed a multicenter prospective cohort study, using a convenience sample of adult ED patients presenting with a distal radius fracture to five Canadian EDs. All study physicians underwent standardized PoCUS training for fractures. Standard clinically-guided best possible fracture reduction was initially performed. PoCUS was then used to assess the reduction adequacy. Repeat reduction was performed if deemed indicated. A post-reduction radiograph was then performed. Clinician impression of reduction adequacy was scored on a 5 point Likert scale following the initial clinically-guided reduction and following each PoCUS scan and the post-reduction radiograph. Results There were 131 patients with 132 distal radius fractures. Twelve cases were excluded prior to analysis. There was no significant difference in the assessment of the initial reduction status by PoCUS as compared to the clinical exam (mean score: 3.8 vs. 3.9; p = 0.370; OR 0.89; 95% CI 0.46 to 1.72; p = 0.87). Significantly fewer cases fell into the uncertain category with PoCUS than with clinical assessment (2 vs 12; p = 0.008). Repeat reduction was performed in 49 patients (41.2%). Repeat reduction led to a significant improvement (p < 0.001) in the PoCUS determined adequacy of reduction (mean score: 4.3 vs 3.1; p < 0.001). In this group, the odds ratio for adequate vs. uncertain or inadequate reduction assessment using PoCUS was 12.5 (95% CI 3.42 to 45.7; p < 0.0001). There was no significant difference in the assessment of reduction by PoCUS vs. radiograph. Conclusions PoCUS-guided fracture reduction leads to repeat reduction attempts in approximately 40% of cases and enhances certainty regarding reduction adequacy when the clinical assessment is unclear.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».