Healing of fracture nonunions treated with low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS): A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bone fractures fail to heal and form nonunions in roughly 5% of cases, with little expectation of spontaneous healing thereafter. We present a systematic review and meta-analysis of published papers that describe nonunions treated with low-intensity pulsed ultrasound (LIPUS). METHODS: Articles in PubMed, Ovid MEDLINE, CINAHL, AMED, EMBASE, Cochrane Library, and Scopus databases were searched, using an approach recommended by the Methodological Index for Non-Randomized Studies (MINORS), with a Level of Evidence rating by two reviewers independently. Studies are included here if they reported fractures older than 3 months, presented new data with a sample N≥12, and reported fracture outcome (Heal/Fail). RESULTS: =62). Hypertrophic nonunions benefitted more than biologically inactive atrophic nonunions. An interval without surgery of <6months prior to LIPUS was associated with a more favorable result. Stratification of nonunions by anatomical site revealed no statistically significant differences between upper and lower extremity long bone nonunions. CONCLUSIONS: LIPUS treatment can be an alternative to surgery for established nonunions. Given that no spontaneous healing of established nonunions is expected, and that it is challenging to test the efficacy of LIPUS for nonunion by randomized clinical trial, findings are compelling. LIPUS may be most useful in patients for whom surgery is high risk, including elderly patients at risk of delirium, or patients with dementia, extreme hypertension, extensive soft-tissue trauma, mechanical ventilation, metabolic acidosis, multiple organ failure, or coma. With an overall average success rate for LIPUS >80% this is comparable to the success of surgical treatment of non-infected nonunions.
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 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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».