[Analysis of the effect of surgical treatment of periprosthetic femoral fractures after hip replacement].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze and compare the clinical efficacy of different types of surgical treatment of periprosthetic femoral fracture(PFF) after hip arthroplasty (HA). METHODS: From September 2010 to September 2016, 47 patients (47 hips) with periprosthetic fractures after total hip arthroplasty were retrospectively analyzed, including 13 males and 34 females. According to Vancouver classification, there were 2 patients with type AG, 17 patients with type B1, 19 patients with type B2, 7 patients with type B3 and 2 patients with type C. The age of patients ranged from 56 to 94 (71.5±8.3) years. After admission, nutritional risk screening (NRS2002) was used to assess the nutritionalstatus of the patients. Eighteen patients (38%) had malnutrition risk (NRS>3 points). After admission, the patients were given corresponding surgical treatment according to different types. Intraoperative blood loss was recorded. Harris score was used to evaluate the hip function. VAS pain score was performed on admission and after operation. RESULTS: <0.05). At the last follow-up, all the fractures were healed and the force line of lower limbs was good. No loosening, displacement, fracture of internal fixation, loosening and dislocation of prosthesis occurred during the follow-up period. CONCLUSION: The treatment of hip periprosthetic fracture patients should be based on the general situation of patients, imaging data, intraoperative correction classification, etc. to develop individualized treatment plan in line with patients. For patients with preoperative malnutrition risk, preoperative nutritional intervention may reduce intraoperative bleeding.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».