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Enregistrement W3110530436 · doi:10.1302/0301-620x.102b12.bjj-2020-1125.r1

The induced membrane technique for the management of long bone defects

2020· review· en· W3110530436 sur OpenAlexaff
Benjamin S.C. Fung, Graeme Hoit, Emil H. Schemitsch, Charles Godbout, Aaron Nauth

Notice bibliographique

RevueThe Bone & Joint Journal · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversity of TorontoBruyèreUniversity of OttawaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNonunionOdds ratioCochrane LibrarySurgerySample size determinationMEDLINEInternal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims The purpose of this study was to: review the efficacy of the induced membrane technique (IMT), also known as the Masquelet technique; and investigate the relationship between patient factors and technique variations on the outcomes of the IMT. Methods A systematic search was performed in CINAHL, The Cochrane Library, Embase, Ovid MEDLINE, and PubMed. We included articles from 1 January 1980 to 30 September 2019. Studies with a minimum sample size of five cases, where the IMT was performed primarily in adult patients (≥ 18 years old), in a long bone were included. Multivariate regression models were performed on patient-level data to determine variables associated with nonunion, postoperative infection, and the need for additional procedures. Results A total of 48 studies were included, with 1,386 cases treated with the IMT. Patients had a mean age of 40.7 years (4 to 88), and the mean defect size was 5.9 cm (0.5 to 26). In total, 82.3% of cases achieved union after the index second stage procedure. The mean time to union was 6.6 months (1.4 to 58.7) after the second stage. Our multivariate analysis of 450 individual patients showed that the odds of developing a nonunion were significantly increased in those with preoperative infection. Patients with tibial defects, and those with larger defects, were at significantly higher odds of developing a postoperative infection. Our analysis also demonstrated a trend towards the inclusion of antibiotics in the cement spacer having a protective effect against the need for additional procedures. Conclusion The IMT is an effective management strategy for complex segmental bone defects. Standardized reporting of individual patient data or larger prospective trials is required to determine the optimal implementation of this technique. This is the most comprehensive review of the IMT, and the first to compile individual patient data and use regression models to determine predictors of outcomes. Cite this article: Bone Joint J 2020;102-B(12):1723–1734.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations75
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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