Varus Posteromedial Rotatory Instability of the Elbow: Injury Pattern and Surgical Experience of 27 Acute Consecutive Surgical Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify associated injuries that occur in varus posteromedial rotatory instability (VPMRI) of the elbow and present their surgical management. DESIGN: Level II retrospective study. SETTING: Tertiary referral center. PATIENT/PARTICIPANTS: Twenty-seven patients with VPMRI injuries treated surgically over an 8-year period. INTERVENTION: Open reduction and internal fixation of anteromedial coronoid facet fracture, lateral collateral ligament repair, and associated injured soft-tissue repairs. MAIN OUTCOME MEASURED: Radiographic classification, associated medial and lateral bony and soft-tissue injuries, surgical fixation method, and complications were recorded. RESULTS: According to the O'Driscoll classification, there were 15 (55%) type 2-2, 11 (41%) type 2-3, and 1 (4%) type 3-1 fractures. Lateral and medial collateral ligament tears were found in 100% and 63%, respectively. Common extensor and flexor origin injuries occurred in 19 (70%) and 2 (7%) elbows, respectively. A marginal radial head fracture was found in 1 patient. Most patients were treated with a combination of fixation methods. Complications occurred in 7 (26%) patients. CONCLUSIONS: This study documents both associated findings and surgical fixation methods. In all cases, the lateral collateral ligament was disrupted, often in association with an injured common extensor origin. Medial collateral ligament injuries are commonly involved. Radial head fractures are rarely associated. The surgeon should have a high index of suspicion if an isolated coronoid fracture is encountered. Clinical and functional outcome scores are needed in future studies to further inform treatment of VPMRI of the elbow. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic 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 | 0,001 |
| 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 ».