Retracted: Application of Intelligent Computer-Assisted Taylor 3D External Fixation in the Treatment of Tibiofibular Fracture: Retrospective Case Study
Dossier post-publication
OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the development of modern society, severe and complex tibial fractures caused by high-energy injuries such as traffic accidents have gradually increased. At present, the commonly used methods for the treatment of tibial fractures include plate fixation, intramedullary nail fixation, and external fixation. Most of these fractures are open wounds with severe soft tissue injury and wound contamination, and some involve bone defects, which makes internal fixation treatment difficult. OBJECTIVE: This study aims to explore the use of intelligent computer-assisted Taylor 3D external fixation for the treatment of tibiofibular fractures. METHODS: In total, 70 patients were included and divided into the Taylor 3D external fixation (TSF) group (28 patients with severe tibial fractures treated with TSF) and the internal fixation group (42 patients with complicated tibiofibular fractures treated by internal fixation). After the treatment, the follow-up evaluation of TSF for the treatment of tibiofibular fractures noted the incidence of complications, as well as the efficacy and occurrence of internal fixation for the treatment of tibial fractures in our hospital. RESULTS: The results showed that TSF was superior to orthopedics in the treatment of tibiofibular fractures in terms of efficacy and complications. CONCLUSIONS: TSF for the treatment of tibiofibular fractures is more effective than internal fixation and the incidence of complications is low. This is a new technology for the treatment of tibiofibular fractures that is worthy of clinical promotion.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».