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Enregistrement W2570761879 · doi:10.1016/j.jor.2016.12.006

A 3 year minimum follow up of Endoprosthetic replacement for distal femoral fractures — An alternative treatment option

2017· article· en· W2570761879 sur OpenAlexaff
Amit Atrey, Nasir Hussain, Oliver Gosling, Peter V. Giannoudis, A. Shepherd, S. Young, J. Waite

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryCohortSurvivorship curveRetrospective cohort studyImplantFixation (population genetics)Femoral fractureInternal fixationReduction (mathematics)Total knee replacementFemurInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Although the use of an endoprosthesis for distal femoral fractures remains a valid treatment option the widespread use is in its infancy. METHODOLOGY: In this retrospective case series, we review cases of distal femoral fracture treated with endoprosthetic replacement (EPR). The outcomes we assessed were the time to start mobilising, the time to discharge, morbidity and mortality as well as an Oxford knee score to assess pain and function and also the early survivorship. 6 of the 11 from the cohort had existing Total Knee Replacements (TKRs) in situ. RESULTS: There were 11 knees in our cohort with a mean age of 81.5 years (range 52-102 years). The median time to follow up was 3.5 years (range 1.6 to 5.5 years). The median times to theatre was 3 days and to discharge was 16 days. Oxford functional and pain scores were 32/48. DISCUSSION: In the appropriate patient and fracture pattern, Endoprosthetic knee replacement is an excellent option in the treatment of distal femoral fractures whether associated with an existing TKR or not. The implant is more costly than traditional open reduction and internal fixation, but the earlier return to full mobility post-operatively may save on hospital/care home stay and free up hospital space and minimise complications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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