Management of Traumatic Injury and Osseointegration Failure in Children With Percutaneous Bone Conduction Implants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examines the incidence and management of traumatic loss or osseointegration failure of percutaneous bone conduction implants in children. STUDY DESIGN: Case series. SETTING: Pediatric tertiary care institution. PATIENTS: Children who underwent percutaneous osseointegrated implant placement from 1996 to 2016. INTERVENTIONS: Clinical evaluation and revision surgery after implant loss. MAIN OUTCOME MEASURES: This study compares the characteristics of children who experienced traumatic loss of implant to those who did not to calculate odds ratios (ORs) describing the risk of injury and investigate device utilization after implant failure. RESULTS: One hundred forty-seven children received percutaneous bone conduction devices; 129 were followed for at least 1 year. Trauma occurred in 19 of 129 cases (15%). Among children with traumatic injury, mean age at initial surgery was 5 years (SD = ±3.3), and 42% had a developmental delay. Among children without traumatic injury, mean age at initial surgery was 6.5 years (SD = ±4.4), and 28% had a developmental delay. Multivariate logistic regression found no significant differences in age, sex, or developmental delay associated with implant loss. In five of 19 traumatic cases (26%), the implant remained in situ due to either skull fracture or abutment loss. In the remaining 14 of 19 cases (74%), there was osseointegration failure with extrusion of the implant. Seventeen children underwent revision surgery utilizing previously placed "sleeper," or backup, osseointegrated implant, and 14 (82%) of these continued to use their device. Two patients with extruded implants did not undergo revision surgery. CONCLUSION: Traumatic injury or osseointegration failure leads to loss of percutaneous bone conduction implants in approximately 15% of children. Revision surgery is often successful.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».