Biomechanical analysis of transverse acetabular fracture fixation in the elderly via the posterior versus the anterior approach with and without a total hip arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
This study provides the first biomechanical comparison of the fixation constructs that can be created to treat transverse acetabular fractures when using the "gold-standard" posterior versus the anterior approach with and without a total hip arthroplasty in the elderly. Synthetic hemipelvises partially simulating osteoporosis (n = 24) were osteotomized to create a transverse acetabular fracture and then repaired using plates/screws, lag screws, and total hip arthroplasty acetabular components in one of four ways: posterior approach (n = 6), posterior approach plus a total hip arthroplasty acetabular component (n = 6), anterior approach (n = 6), and anterior approach plus a total hip arthroplasty acetabular component (n = 6). All specimens were biomechanically tested. No differences existed between groups for stiffness (range, 324.6-387.3 N/mm, p = 0.629), clinical failure load at 5 mm of femoral head displacement (range, 1630.1-2203.9 N, p = 0.072), or interfragmentary gapping (range, 0.67-1.33 mm, p = 0.359). Adding a total hip arthroplasty acetabular component increased ultimate mechanical failure load for posterior (2904.4 vs. 3652.3 N, p = 0.005) and anterior (3204.9 vs. 4396.0 N, p = 0.000) approaches. Adding a total hip arthroplasty acetabular component also substantially reduced interfragmentary sliding for posterior (3.08 vs. 0.50 mm, p = 0.002) and anterior (2.17 vs. 0.29 mm, p = 0.024) approaches. Consequently, the anterior approach with a total hip arthroplasty may provide the best biomechanical stability for elderly patients, since this fixation group had the highest mechanical failure load and least interfragmentary sliding, while providing equivalent stiffness, clinical failure load, and gapping compared to other surgical options.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».