Risk analysis and clinical outcomes of intraoperative periprosthetic fractures: a retrospective study of 481 bipolar hemiarthroplasties
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intraoperative periprosthetic fractures (IPF) are a well-described complication following hip hemiarthroplasty. Our aims were to identify risk factors that characterize IPF and to investigate postoperative mobility. METHODS: We retrospectively reviewed 481 bipolar hemiarthroplasties for displaced femoral neck fractures; of which, 421 (87.5%) were performed without cement, from January 2013 to March 2018. Data on the patients' demographics, comorbidities, femoral canal geometry (Dorr canal type, Canal Flare Index), surgeon's experience (junior vs. senior surgeon), and timing of surgery (daytime vs. on-call duty) were obtained. In patients with intraoperative fractures, further information was obtained. Patient mobility was assessed using matched-pair analysis. Mobility was classified according to the NHFD mobility score. The chi-square test, Fisher's exact test, and Fisher-Freeman-Halton exact test were used for comparison between categorical variables, while the Mann-Whitney U test was used for continuous variables. The data analysis was performed using SPSS. RESULTS: Of 481 procedures, 34 (7.1%) IPFs were encountered. The Dorr canal type C was identified as a significant risk factor (p = .004). Other risk factors included female sex (OR 2.30, 95% CI .872-6.079), stovepipe femur (OR 1.749, 95% CI .823-3.713), junior surgeon (OR 1.204, 95% CI .596-2.432), and on-call-duty surgery (OR 1.471, 95% CI .711-3.046), although none showed a significant difference. Of 34 IPFs, 25 (73.5%) were classified as Vancouver type A. The treatment of choice was cerclage wiring. Within the 12 matched pairs identified, the postoperative mobility was slightly worse for the IPF group (delta = .41). CONCLUSIONS: IPF is a serious complication with bipolar hemiarthroplasty. The identification of risk factors preoperatively, in particular femur shape, is crucial and should be incorporated into the decision-making process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».