Management of Ankle Fractures With Syndesmotic Disruption: A Survey of Orthopaedic Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With no current "gold standard" fixation strategy for syndesmotic injuries and differences in preferred preoperative and intraoperative diagnostic techniques and criteria, methods of reduction, fixation constructs, and postoperative management, the goals of this study were to determine how orthopaedic surgeons currently manage ankle fractures with concomitant syndesmotic disruption, as well as to identify surgeon demographics predictive of syndesmotic management techniques. METHODS: This study was conducted as a web-based survey of foot and ankle fellowship-trained surgeons, Orthopaedic Trauma Association (OTA) members, and Canadian Orthopaedic Association (COA) members. The survey, sent and completed via the HIPAA-compliant Research Electronic Data Capture (REDCap) system, consisted of 18 questions: 6 surgeon demographic questions and 12 specific syndesmotic management questions regarding perioperative protocols and syndesmotic fixation construct techniques. RESULTS: One hundred and ten orthopaedic surgeons completed our survey. Years of practice and type of fellowship were found to be the variables that influenced perioperative syndesmotic management strategies the most, while a number of fractures operated on per year, country of practice, and practice setting also influenced management decisions. Additionally, 59% (65/110) surgeons indicated that the way they have managed syndesmotic injuries has changed at some point in their career, while 33% (36/110) specified that they could foresee themselves changing their management of these injuries in the future. CONCLUSIONS: There was significant variability among responders in preoperative and intraoperative assessment technique, fixation construct, screw removal protocol, and postoperative weightbearing protocol. This study raises awareness of differences in and factors predictive of management strategies and should be used for further discussion when determining a potential gold standard for the management of these complex injuries.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».