Enfekte ve/veya kemik defektli psödoartrozlarda kullanılan özel teknikler
Notice bibliographique
Résumé
TOTBİD DergisiTürk Ortopedi ve Travmatoloji Birliği Derneği travma sonrası oluşan kemik kayıplarına yaklaşımdan ve bu kayıpların rekonstrüksiyon yöntemlerinden bahsedeceğiz.[1][2][3] ETİYOPATOGENEZ VE SINIFLAMADefektin olduğu bölge, psödoartroz (kaynamama) sahası olarak değerlendirilmeli ve bu şekilde hareket edilmelidir.Tanım olarak, travmadan itibaren dokuz ay geçmiş ve son üç aydaki kontrollerde kaynamada ilerleme gözlenmeyen olgularlar kaynamama olarak tanımlanmaktadır.Kaynamamanın sistemik ve bölgesel (lokal) nedenleri vardır.Sistemik nedenler arasında sigara kullanımı, ileri yaş (>65 yaş), malnütrisyon, anemi, diyabet ve kronik böbrek yetmezliği gibi eşlik eden hastalıklar, hormonal bozukluklar ve kortizon türevi ilaç kullanımı sayılabilir.Lokal nedenler arasında ise; açık, yüksek enerjili, segmental kırıklar, kırık bölge ve kırık hatları arasındaki doku interpozsiyonu, tespit yetersizliği, açık redüksiyon ile periosteal dolaşımın etkilenmesi, K emik kayıplarının tedavisi ve yeniden kaynama sağlanması, ortopedik cerrahinin zor sahalarından birisidir.Kayıp miktarı arttıkça, hastanın geçirmesi gereken cerrahi sayısı ve bununla doğru orantılı olarak komplikasyonlar da artmaktadır.Defekt miktarı 8 cm'nin üzerinde ise bu durum mega kemik defekti olarak tanımlanmaktadır.Cerrahi strateji, kaybın nedeni ve hastanın beklentileri göz önünde tutularak belirlenmelidir.Uzuv uzunluğunun ve fonksiyonlarının geri kazanımı sırasında, öncelikle hastanın genel durumu, eşlik eden hastalıkları (diyabet, kronik böbrek yetmezliği vb.), sigara bağımlılığı, bağışıklık sisteminin durumu ve kırık bölgedeki enfeksiyonun kontrol altına alınması, başlanacak olan tedavinin ilk basamağını oluşturmalıdır.Kemik kaybı olan bölgedeki kaynamanın ve ekstremite uzunluğunun temini ise ikinci basamak tedavi hedefi olmalıdır.Mega kemik kayıplarında en sık nedenler, kemik tümörü rezeksiyonları, kronik osteomiyelite bağlı segment rezeksiyonları veya travmaya bağlı kemik kayıplarıdır.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».