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Enregistrement W2880771482 · doi:10.1097/bot.0000000000001207

Surgical Technique: Achieving Reduction With Temporizing, Knee-Spanning External Fixation

2018· article· en· W2880771482 sur OpenAlexaff
Tomas Liskutin, Mitchell Bernstein, William D. Lack, Michael Perry, Hobie Summers

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Trauma · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineExternal fixationFixation (population genetics)Reduction (mathematics)Knee JointOrthodonticsSurgeryExternal fixatorPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Peri- and intra-articular fractures about the knee are frequently managed with joint-spanning external fixation before definitive treatment. With a systematic approach, a near-anatomic reduction with respect to length, alignment, and rotation can be obtained. METHODS: This video highlights 2 clinical cases: a bicondylar tibial plateau fracture-dislocation and a distal femur fracture, both of which were treated with temporizing, knee-spanning external fixation. RESULTS: The indications, principles, and biomechanics of knee-spanning external fixation are presented. In addition, we demonstrate a systematic approach to applying knee-spanning external fixation. CONCLUSIONS: Temporizing, joint-spanning external fixation is a critical treatment modality in the orthopaedic armamentarium for managing fractures about the knee. With a systematic approach, it is possible to obtain a near-anatomic reduction with respect to length, alignment, and rotation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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