[The risk factors of periprosthetic fracture after hip arthroplasty:a meta-analysis].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore risk factors of the periprosthetic fracture after hip arthroplasty. METHODS: Potential studies were searched in databases including Pubmed, Embase, Cochrane Library, CNKI as well as Wanfang Database up to November 2018 and references in related literatures. The methodological quality of literature was estimated by Newcastle-Ottawa Scale. Raw data were merged and tested mainly by Revmain 5.3. RESULTS: <0.01) were less likely to suffer periprosthetic fracture after hip arthroplasty. Other factors were not significantly relevant to periprosthetic fracture after hip arthroplasty, including the age, preoperative diagnosis(femoral head necrosis, osteoarthritis, developmental dysplasia of the hip, femoral fracture, concomitant heart diseases) and American Society of Anesthesiologists >=3. CONCLUSIONS: Orthopedics doctors should constantly be cantious about the risk factors including female, revision and diagnosis of rheumatoid arthritis. They are supposed to prevent the periprosthetic fracture by gentle operation during hip arthroplasty and monitoring the functional exercise after operations when the above risk factors occur.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».