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Use of Combined Magnetic Field Treatment for Fracture Nonunion

2016· article· en· W2554047660 sur OpenAlexaff
Mark Phillips, Judy Baumhauer, Sheila Sprague, Jon D. Zoltan

Notice bibliographique

RevueJournal of Long-Term Effects of Medical Implants · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNonunionBone healingSurgeryIntramedullary rod

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of noninvasive bone growth stimulators is a nonoperative treatment option for fracture nonunions. The purpose of this study was to evaluate the initial effectiveness of the combined magnetic field (CMF) bone growth stimulation in the treatment of fracture nonunions. Using data from a large nonunion fracture registry, we reviewed fracture-healing-outcome data and healing times for all patients treated with a CMF bone growth stimulator during a 4-yr period. Overall, 75% of the 2370 included patients achieved fracture union. Healing rates ranged from 64.0% in patients with femoral fractures to 89.7% in patients with carpal/metacarpal fractures. The weighted mean time to heal was 4.9 ± 1.0 mo. Patients treated earlier than 6 mo with CMF following injury demonstrated significantly greater healing rates and shorter mean times to heal than patients treated 6 mo or more following injury. These results indicate that CMF bone stimulation is a potentially beneficial noninvasive treatment modality for nonunions; however, high-quality comparative research is required to further evaluate the efficacy, potential prognostic factors, and contraindications for the use of this treatment modality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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