Epidemiology of Long Bone Fractures in the Elderly and Treatment Outcome with Interlocking Nailing in Southwest of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to the literature, long bone fractures are not common in the elderly, with fractures occurring as a result of low energy and trivial falls. While epidemiological studies of long bone fractures in elderly patients in developed countries are scarce, it is almost non-existent in resource-poor location. Hence, this study of the patterns and presentation of long bone fractures amongst the elderly population in an African poor resource setting and their short-term outcomes following operative intervention METHODOLOGY: This was a retrospective study involving 48 patients who were 60 years and above and had intramedullary nailing for their long bone fractures. Biodata and other variables of interest such as fracture aetiology, level, type, infection, union and further surgeries were extracted. Collected data were analyzed using the SPSS version 20. Statistical significance was inferred at p<0.05. RESULT: Forty-eight interlocking nailings done in the elderly patients who were 60 years old and above over a 15-year period (February 2004 -January 2019) were retrieved. The average age was 70.0 ± 7.51 years, with 56.3% as females. Closed fractures accounted for 75%, while the mechanism of injury was mostly Road Traffic Accident {RTA} (70.8%). Non-union was significantly related to the level of fracture, p = 0.04. While the infection rate was related to the type of fracture (open fractures), p = 0.02. CONCLUSION: Elderly long bone fractures followed majorly Road traffic accident (motorcycle-pedestrian) in resource-poor setting. for which most of the fractures united. The adverse outcome was associated with open fractures and proximal fractures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».