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Enregistrement W2965594288 · doi:10.7287/peerj.preprints.27875v2

Fracture Table vs. Lateral Positioning for Intramedullary Fixation of Femur Fractures (The FLiP Study): A protocol for a pilot randomized controlled trial

2019· preprint· en· W2965594288 sur OpenAlexaff
Daniel Axelrod, Herman Johal, Kim Madden, Francesc Marcano-Fernández, Carlos Prada

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntramedullary rodSupine positionRandomized controlled trialSurgeryFixation (population genetics)FemurFemoral fractureTraction (geology)Population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Femoral Shaft fractures are devastating and life threatening injuries. Femoral shaft fractures are most commonly treated with intramedullary fixation. Malrotation of the injured limb after fixation is a common and significant complication following femoral shaft fractures. During the operation, patients can be positioned either supine or in a lateral position. Additionally, patients can be placed on a standard radiolucent operating room table, or placed on a fracture table with traction statically applied to the operative limb throughout the case. Previous case series and cohort studies have shown equivalence between study groups, but choice between positioning options remains controversial. Methods: This represents a protocol for a randomized controlled pilot trial. We will be compared lateral positioning with use of manual traction to supine positioning with use of a fracture table. Primary outcomes will be in assessment for feasibility for a future full scale randomized trial, including evaluating patient recruitment, patient compliance with followup, contamination between treatment arms and others. Results: The primary outcome will be feasibility for a future trial. Secondary outcomes will include malrotation as measured through postoperative computed tomography scans and gait analysis at 6 months.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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