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Enregistrement W3038932691 · doi:10.1142/s021895772030001x

COMPRESSION SCREWS IN THE TREATMENT OF FRACTURES: A SCOPING REVIEW

2020· review· en· W3038932691 sur OpenAlexaff
Christopher Vannabouathong, Justin Chiu, Pei Ye Li, Shakib Akhter, Nasir Hussain, Naushin S. Sholapur, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueJournal of Musculoskeletal Research · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAcumed
Mots-clésMedicineAvulsion fractureAvulsionInternal fixationRandomized controlled trialEvidence-based medicineSurgeryOrthodonticsPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this scoping review was to identify and describe the current body of evidence on internal fracture fixation devices that require compression screws. Electronic literature searches were conducted and 665 unique studies were included. Investigations on avulsion fractures represented a small proportion of these studies (45 studies), the remainder being those on patients with fractures with vascular compromise risk. The most common type of avulsion injury investigated was tibial avulsion fractures, followed by fifth metatarsal and calcaneal avulsions. For vascular compromised fractures, greater than half of the studies were on femoral neck injuries while scaphoid injury studies also represented a substantial proportion of this evidence base. Most of the studies were case series and there was limited randomized clinical trial evidence. A total of 429 studies provided sufficient information on the devices used in their investigation; DePuy-Synthes and Acumed ranked as the top two companies in cumulative publications over the last decade. There is a large body of evidence on internal fixation compression screw devices used in the management of fractures; however, the literature is generally dominated by non-comparative research studies. Opportunities to improve the evidence base are large. Manufacturer priority on evidence-based product development is key to ongoing research inquiry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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