Feasibility and value of non-locking retrograde nail vs. locking retrograde nail in fixation of distal third femoral shaft fractures: radiographic, bone densitometry and clinical outcome assessments
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Aim<br /></strong> Distal femoral shaft fractures are characterized by increasing incidence and complexity and are still considered a challenging problem. No consensus on best surgical option has been achieved. The aim of this study is to investigate mineral bone densitometry, radiographic and clinical outcomes of locking retrograde intramedullary nailing (LRN) and non-locking retrograde intramedullary nailing (NLRN) regarding surgical treatment of distal femoral shaft fractures in adults based on the hypothesis that there is no statistical difference among the results of both surgical options. <br /><strong>Methods<br /></strong> Retrospective study: 30 patients divided into 2 groups (Group 1 LRN, Group 2 NLRN). Average age was 42.67±18.32 for Group 1 and 44.27±15.11 for Group 2 (range of age 18-65 for both groups). Gender ratio (male:female) was 2.75 (11:4) for both groups. AO Classification, Non Union Scoring System (NUSS) and Radiographic Union Score Hip (RUSH), Visual Analogic Score (VAS), Dexa scans, plain radiographs were used. Evaluation endpoint: 12 months after surgery. <br /><strong>Results<br /></strong> No statistical difference was obtained in terms of surgery time, transfusions or wound healing. There were similar results regarding average time of bone healing, RUSH scores, VAS, regression between RUSH and VAS, average correlation clinical-radiographic results and patients outcomes. Only one patient of LRN group had reduction of mineral bone densitometry values. <br /><strong>Conclusion<br /></strong>No statistical difference in terms of radiographic, bone densitometry and clinical outcomes among LNR and NLNR for the treatment of distal femur fractures was found. The presence of no statistical difference regarding radiological findings is the main factor supporting our hypothesis given their strong objectivity.</p>
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».