Outcome After Open Reduction Internal Fixation of Acetabular Fractures in the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: (1) Assess outcomes of acetabular open reduction and internal fixation (ORIF) in the elderly, (2) investigate factors influencing outcome, and (3) compare outcomes after low-energy and high-energy mechanisms of injury. DESIGN: Retrospective case series. SETTING: Level 1 trauma center. PATIENTS: Seventy-eight patients older than 60 years (age: 70.1 ± 7.4; 73.1% males). INTERVENTION: ORIF for acetabular fractures. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Complications, reoperation rates, Oxford Hip Score (OHS), and joint preservation and development of symptomatic osteoarthritis. Cases with osteoarthritis, OHS < 34, and those who required subsequent total hip arthroplasty were considered as poor outcome. RESULTS: At a mean follow-up of 4.3 ± 3.7 years, 11 cases post-ORIF required a total hip arthroplasty. The 7-year joint survival post-ORIF was 80.7 ± 5.7%. Considering poor outcome as failure, the 7-year joint survival was 67.0 ± 8.9%. The grade of reduction was the most significant factor associated with outcome post-ORIF. Female sex (P = 0.03), pre-existing osteoporosis (P = 0.03), low-energy trauma (P = 0.04), and Matta grade (P = 0.002) were associated with poor outcome. Patients with associated both-column fractures were more likely to have nonanatomic reduction (P = 0.008). After low-energy trauma, joint survivorship was 36.6 ± 13.5% at 7 years compared with 75.4 ± 7.4% in the high-energy group when considering poor outcome as an end point (log rank P = 0.006). The cohort's mean OHS was 37.9 ± 9.3 (17-48). CONCLUSIONS: We recommend ORIF whenever an anatomic reduction is feasible. However, achievement and maintenance of anatomic reduction are a challenge in the elderly, specifically in those with low-energy fractures involving both columns, prompting consideration for alternative management strategies. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level IV. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».