MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2984491366 · doi:10.4314/ahs.v19i3.32

Delayed surgery leads to reduced elbow range of motion in children with supracondylar humeral fractures managed at a referral hospital in sub-Saharan Africa

2019· article· en· W2984491366 sur OpenAlexaff
Edward Gakuya Mutheke, Benjamin Mbindyo, Michael Hawkes

Notice bibliographique

RevueAfrican Health Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElbow and Forearm Trauma Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralElbowOrthopedic surgeryRange of motionPhysical therapyCohortProspective cohort studyCohort studySurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Supracondylar humeral fractures (SHFs) in children are associated with morbidity due to elbow stiffness. Timely operative management and/or physiotherapy are thought to reduce this complication, but pose challenges in settings with limited resources for health. METHODS: This prospective cohort study included 45 pediatric patients with isolated SHF at a large tertiary hospital in Nairobi, Kenya. Patients were managed non-operatively or operatively with varying wait times to surgery, with or without physiotherapy. The measurement of elbow ROM was done up to 12 weeks after removal of Kirshner wires and/or backslab. RESULTS: Elbow ROM increased in the follow-up period, yet residual restricted mobility in the flexion-extension plane was common. Delayed surgical management ≥7 days was associated with reduced elbow ROM in the flexion-extension plane at 12 weeks median IQR 105° 92°-118° vs 120° 108°-124°, p=0.029. Physiotherapy was associated with reduced ROM at 12 weeks p=0.003, possibly due to the use of prolonged immobilization. CONCLUSION: In this study of pediatric SHFs at a resource-limited hospital, elbow flexion was restricted at 12 weeks follow-up and was associated with major delays in operative management. Quality of orthopedic surgical care and physiotherapy services in low-resource settings deserves further attention.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAfrican Health SciencesMême sujetElbow and Forearm Trauma TreatmentTravaux en français237 207