Acute Fractures and Dislocations of the Ankle and Foot in Children
Notice bibliographique
Résumé
Distinct biologic and mechanical attributes of the pediatric skeleton translate into fracture patterns, complications, and treatment dilemmas that differ from those of adults. In children, increasing participation in competitive sports activities has led to an increased incidence of acute injuries that affect the foot and ankle. These injuries represent approximately 13% of all pediatric osseous injuries. Important posttraumatic complications include premature physeal arrest, three-dimensional deformities and consequent articular incongruity, compartment syndrome, and infection. The authors describe normal developmental phenomena and injury mechanisms of the ankle and foot and associated imaging findings; mimics and complications of acute fractures; and dislocations that affect the pediatric ankle and foot. Treatment strategies, whether conservative or surgical, are aimed at restoring articular congruency and functional alignment and, for pediatric patients specifically, protecting the physis. The different types of ankle and foot fractures are described, and the American College of Radiology guidelines used to determine appropriate imaging recommendations for patients who meet the Ottawa ankle and foot rules are discussed. The systems used to classify clinically important fractures, including the Salter-Harris, Dias-Tachdjian, Rapariz, and Hawkins systems, are described, with illustrations that reinforce key concepts. These classification systems aid in diagnosis and treatment planning, facilitate communication, and help standardize documentation and research. This information is intended to supplement radiologists’ understanding of developmental phenomena, anatomic variants, fracture patterns, and associated complications that affect the pediatric foot and ankle. In addition, the role of imaging in ensuring appropriate treatment, follow-up, and patient and parent counseling is highlighted. The online slide presentation from the RSNA Annual Meeting is available for this article. ©RSNA, 2020
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».