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Enregistrement W3029653541 · doi:10.7759/cureus.8314

Association of Three-Month Radiographic Union Score for Tibia Fractures (RUST) with Nonunion in Tibial Shaft Fracture Patients

2020· article· en· W3029653541 sur OpenAlexaff
Raman Mundi, Daniel Axelrod, Harman Chaudhry, Navdeep Sahota, Diane Heels‐Ansdell, Sheila Sprague, Brad Petrisor, Emil H. Schemitsch, Jason W. Busse, Lehana Thabane, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueCureus · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University Medical CentreHamilton Health SciencesMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntramedullary rodNonunionSurgeryTibiaTibia FractureRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Nonunions of tibial shaft fractures have profound implications on patient quality of life and are associated with physical and mental suffering. Radiographic Union Score for Tibia Fractures (RUST) may serve as an important prognostic tool for identifying patients at a high risk of nonunion. Design We used data from the Study to Prospectively Evaluate Reamed Intramedullary Nails in Patients with Tibial Fractures (SPRINT) and Fluid Lavage of Open Wounds (FLOW) trials to explore the association of three-month RUST scores with nonunion in patients with tibial shaft fractures treated with intramedullary nailing. We performed a retrospective cohort study nested within two multi-center, randomized controlled trials. Participants The patients included in the current study: (1) sustained a tibial shaft fracture and were enrolled in the SPRINT or FLOW randomized trials, (2) had initial operative management with intramedullary nailing, (3) showed radiographic evidence of an unhealed fracture at the three-month follow-up, and (4) their healing status (union or nonunion) was captured at 12-months postoperatively. Intervention Multivariable binary logistic regression was carried out to identify factors associated with nonunion, including open versus closed injury, fracture severity, fracture gap, and three-month RUST score. We determined the concordance statistic (c statistic) for our regression model both with and without the RUST score. Outcome Measurements and Results Of the 155 tibial fracture patients with complete data available for analysis, the overall rate of nonunion at 12 months was 30% (n=47). The mean three-month RUST score in patients with nonunion at 12 months was 4.8 (standard deviation (SD) 1.1) as compared to 6.3 (SD 1.7) for those healed at 12 months. In our multivariable regression analysis, open fractures conferred five-fold greater odds of nonunion at 12 months as compared to closed fractures (odds ratio (OR) 4.76, 95% confidence interval (CI):1.71-13.30). Further, three-month RUST scores of 4 and 5-6 were associated with a 47% (95% CI: 18%-73%) and 23% (4.5-51.5%) absolute risk increase of nonunion as compared to a score of ≥ 7, respectively. The addition of RUST scores to our adjusted regression model improved the c statistic from 0.70 (95%CI: 0.61-0.79) to 0.81 (95%CI: 0.74-0.88). Conclusion A third of patients with tibial shaft fractures who have failed to heal by three months will show nonunion at one year. Open fractures and lower three-month RUST scores are strongly associated with a higher risk of nonunion at one year. Further research is needed to establish whether prognosis in this high-risk group can be modified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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