Trajectory of Short- and Long-Term Recovery of Tibial Shaft Fractures After Intramedullary Nail Fixation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the trajectory of recovery after tibial shaft fracture treated with intramedullary nail over the first 5 years and to evaluate the magnitude of the changes in functional outcome at various time intervals. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: A Level 1 trauma center. PATIENTS/PARTICIPANTS: One hundred thirty-two patients with tibial shaft fracture (OTA 42-A, B, C) were enrolled into the Center's prospective orthopaedic trauma database between January 2005 and February 2010. Functional outcome data were collected at baseline, 6 months, 1 year, and 5 years. INTERVENTION: Enrolled patients were treated acutely with intramedullary nailing of their tibia. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Evaluation was performed using the Short Form-36 and Short Musculoskeletal Function Assessment (SMFA). RESULTS: Mean SF-36 physical component scores improved between 6 and 12 months (P = 0.0008) and between 1 and 5 years (P = 0.0029). Similarly, mean SMFA dysfunction index scores improved between 6 and 12 months (P = 0.0254) and between 1 and 5 years (P = 0.0106). In both scores, the rate or slope of this improvement is flatter between 1 and 5 years than it is between 6 and 12 months. Furthermore, SF-36 and SMFA scores did not reach baseline at 5 years (SF-36 P < 0.0001, SMFA P = 0.0026). A significant proportion of patients were still achieving a minimal clinically important difference in function between 1 and 5 years (SF-36 = 54%, SMFA = 44%). CONCLUSIONS: The trajectory of functional recovery after tibial shaft fracture is characterized by an initial decline in function, followed by improvement between 6 and 12 months. There is still further improvement beyond 1 year, but this is of flatter trajectory. The 5-year results indicate that function does not improve to baseline by 5 years after injury. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic Level IV. 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 | 0,000 | 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 ».