PrEvention of Posttraumatic contractuRes with Ketotifen 1 (PERK 1): A Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the use of ketotifen fumarate (KF) to reduce posttraumatic contractures after elbow fractures and/or dislocations. DESIGN: Randomized clinical trial. SETTING: Three hospitals in Calgary, Canada, including one Level 1 trauma center. PARTICIPANTS: Adults (n = 151) sustaining operative or nonoperatively managed isolated distal humerus or proximal radius ± ulna fractures or elbow dislocations within 7 days of injury. INTERVENTIONS: KF 5 mg (n = 74) or lactose placebo (PL, n = 77) orally twice daily for 6 weeks. MAIN OUTCOMES: Primary outcome elbow flexion-extension arc range of motion (ROM) at 12 weeks postrandomization. Safety measures including serious adverse events and radiographic fracture line disappearance from 2 to 52 weeks postrandomization. RESULTS: The elbow ROM (mean, confidence interval) was not significantly different between KF (122 degrees, 118-127 degrees) and PL (124 degrees, 119-130 degrees) groups (P = 0.56). There was a significant difference in elbow ROM at 12 weeks postrandomization comparing operative (117 degrees, 112-122 degrees) versus nonoperative groups (128 degrees, 124-133 degrees) irrespective of intervention (P = 0.0011). There were 11 serious adverse events (KF = 6, PL = 5) that were those expected in an elbow fracture population potentially taking KF. There was no statistically significant difference in the rates of these events between the groups. The disappearance of fracture lines over the course of time was similar between groups. There was one nonunion in each group. CONCLUSIONS: In a population of operative and nonoperatively managed elbow fractures and/or dislocations KF did not reduce posttraumatic contractures. The administration of KF in this population was not found to result in a significantly higher number of major adverse events when compared with placebo. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level I. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».