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Enregistrement W4200231644 · doi:10.1177/17585732211037617

Arthroscopic reduction and internal fixation of capitellar and trochlear fractures: A case series

2021· article· en· W4200231644 sur OpenAlexaff
Yiyang Zhang, Nicholas Chang, George S. Athwal, Graham JW King

Notice bibliographique

RevueShoulder & Elbow · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElbow and Forearm Trauma Treatment
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal fixationSurgeryReduction (mathematics)Range of motionArthroscopyFixation (population genetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In a simple isolated capitellar/trochlear fracture without extensive posterior comminution, arthroscopic reduction and internal fixation (ARIF) can provide an alternative option to open reduction internal fixation. The purpose of this retrospective case series was to report on the technique and outcomes of arthroscopic reduction and internal fixation of capitellar/trochlear fractures. Methods: All patients that underwent ARIF at a single upper extremity referral centre in the last twenty years were reviewed. Patient demographics, preoperative, intraoperative, and postoperative records were obtained through chart review and telephone followup. Results: Ten cases of ARIF were identified over a twenty year period performed by two surgeons. The average age of patients was 37 years (17-63 years), with nine females and one male. With an average followup of eight years, nine of ten patients had a mean range of motion from 0 to 142 degrees. Their average MEPI and PREE score were 93 ± 7 and 8 ± 14, respectively. Four patients had focal cartilage collapse with three that required a reoperation. There were no infections, nonunions, or arthroscopy related complications. Conclusion: ARIF offers an alternative to ORIF for capitellar/trochlear fractures producing good results while providing better visualization of the fracture reduction and minimizing soft tissue dissection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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