Rate of and Risk Factors for Intermediate-Term Reoperation After Ankle Fracture Fixation: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Establish baseline rates of and risk factors for reoperation within 1 or 2 years of ankle open reduction internal fixation (ORIF). DESIGN: Retrospective, population-based cohort study. SETTING: Two hundred two hospitals in Ontario, Canada (approximate population 13.6 million in 2014). PATIENTS/PARTICIPANTS: Forty five thousand four hundred forty-four patients who underwent ankle ORIF performed by 710 different surgeons between January 1, 1994, and December 31, 2011. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Intermediate-term reoperation because of isolated implant removal, repeat ORIF, irrigation and debridement (I&D) for infection, or amputation. Multivariable logistic regression related potential prognostic factors (patient, provider, and injury) to reoperation. RESULTS: There were 8906 patients who underwent at least one subsequent operation (19.6%). The most common procedure was isolated implant removal (18.1%); odds of removal being higher for females [odds ratio (OR), 1.53; 95% confidence interval (CI), 1.45-1.62; P < 0.001]. N = 674 patients (1.5%) underwent reoperation for another reason. The odds of repeat ORIF and I&D infection were greater for open fractures (OR 2.17; 95% CI, 1.22-3.86; P = 0.008 and OR 3.12; 95% CI, 1.94-5.03; P < 0.001). Odds of amputation was highest for diabetics (OR 7.42; 95% CI, 3.73-14.86; P < 0.001). CONCLUSIONS: Isolated implant removal accounts for the vast majority of intermediate-term reoperations after ankle ORIF. Reoperation for other reasons (repeat ORIF, I&D, or amputation) was extremely rare, even among the highest risk patients. Concerns regarding reoperation for these reasons should not preclude operative treatment in any patient, provider, or injury group we considered. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic Level II. 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».