A higher reoperation rate following arthroplasty for failed fixation <i>versus</i> primary arthroplasty for the treatment of proximal humeral fractures
Notice bibliographique
Résumé
Aims To compare complication-related reoperation rates following primary arthroplasty for proximal humerus fractures (PHFs) versus secondary arthroplasty for failed open reduction and internal fixation (ORIF). Patients and Methods We identified patients aged 50 years and over, who sustained a PHF between 2004 and 2015, from linkable datasets. We used intervention codes to identify patients treated with initial ORIF or arthroplasty, and those treated with ORIF who returned for revision arthroplasty within two years. We used multilevel logistic regression to compare reoperations between groups. Results We identified 1624 patients who underwent initial arthroplasty for PHF, and 98 patients who underwent secondary arthroplasty following failed ORIF. In total, 72 patients (4.4%) in the primary arthroplasty group had a reoperation within two years following arthroplasty, compared with 19 patients (19.4%) in the revision arthroplasty group. This difference was significantly different (p < 0.001) after covariable adjustment. Conclusion The number of reoperations following arthroplasty for failed ORIF of PHF is significantly higher compared with primary arthroplasty. This suggests that primary arthroplasty may be a better choice for patients whose prognostic factors suggest a high reoperation rate following ORIF. Prospective clinical studies are required to confirm these findings. Cite this article: Bone Joint J 2019;101-B:1272–1279
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».