Revision rate is higher in patients with periprosthetic femur fractures following revision arthroplasty in comparison with ORIF following our algorithm: a two-center 1 analysis of 129 patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Effective therapy of periprosthetic femur fractures of the hip (PPF) are challenging due to patients' frailty and complexity of fracture patterns. The aim of this cohort study was to analyze the radiological and functional outcome following PPF. METHODS: A retrospective, multicenter study in the period 2009-2019 of patients with PPF at two level I trauma centers in Germany was performed. PPF were classified according to the Vancouver classification system. Demographic data, American Society of Anesthesiologists (ASA) classification, type of surgery, complications, and reoperation rate were obtained from patient records. The functional outcome was assessed by the modified Harris-Hip Score (mHHS), general health using the EQ-5D, and radiological outcome by Beals & Tower (B&T) criteria. RESULTS: A total of 129 patients with a mean age of 79 years (range 43-102) were included. 70% of all patients were female and 68% of the patients had an ASA score ≥ 3. 20 patients suffered from a Vancouver A, 90 from a Vancouver B and 19 from a Vancouver C fracture. 14% of the patients died within the first 2 years after surgery. The reoperation rate after open reduction and internal fixation (ORIF) (n = 60) was 8% and after revision arthroplasty (RA) (n = 47) 30% (OR 3.4, 95% CI [1.21-10.2]). Mean mHHS (n = 32) was 53 ± 19.4 and EQ-VAS was 50 ± 24.6. According to B&T criteria, 82% of patients treated with ORIF (n = 17) and 62% after RA (n = 13) showed an excellent outcome. CONCLUSION: Patients with a PPF of the hip are elderly and at increased operative risk. In cases with a stable prosthesis, ORIF provides good radiological outcome with low reoperation rates. In case of RA, the risk for revision surgery is higher.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».