Prognostic factors for predicting health-related quality of life after intramedullary nailing of tibial fractures: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Using tibial shaft fracture participants from a large, multicentre randomized controlled trial, we investigated if patient and surgical factors were associated with health-related quality of life (HRQoL) at one year post-surgery. METHODS: The Study to Prospectively Evaluate Reamed Intramedullary Nails in Patients with Tibial Fractures (SPRINT) trial examined adults with an open or closed tibial shaft fracture who were treated with either reamed or unreamed intramedullary nails. HRQoL was assessed at hospital discharge (for pre-injury level) and at 12 months post-fracture using the Short Musculoskeletal Functional Assessment (SMFA) Dysfunction, SMFA Bother, 36-Item Short Form 36 (SF-36) Physical, and SF-36 Mental Component scores. We used multiple linear regression analysis to determine if baseline and surgical factors, as well as post-intervention procedures within one year of fracture, were associated with these HRQoL outcomes. Significance was set at p < 0.01. We hypothesize that, irrespective of the four measures used, prognosis is guided by both modifiable and non-modifiable factors and that patients do not return to their pre-injury level of function, nor HRQoL. RESULTS: For patient and surgical factors, only pre-injury quality of life and isolated fracture showed a statistical effect on all four HRQoL outcomes, while high-energy injury mechanism, smoking, and race or ethnicity, demonstrated statistical significance for three of the four HRQoL outcomes. Patients who did not require reoperation in response to infection, the need for bone grafts, and/or the need for implant exchanges had statistically superior HRQoL outcomes than those who did require intervention within one year after initial tibial fracture nailing. CONCLUSION: 2021;2(1):22-32.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,000 |
| 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 ».