Risk Factors for Ankle Fractures in Asian Adolescents Seen in a Pediatric Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pediatric ankle injuries remain one of the most common presenting complaints to the pediatric emergency department (PED). In this study, we aimed to describe risk factors associated with simple ankle fractures and ankle fractures that require surgery, among adolescents presenting to the PED with ankle injuries. METHODS: We analyzed a retrospective cohort study of adolescents 12 to 16 years old who presented to our PED with an acute ankle injury and received an ankle radiograph from November 1, 2016, to October 31, 2017. Demographic, anthropometric variables, physical examination findings including those of the Ottawa Ankle Rules were obtained. We recorded any surgical interventions required, as well as follow-up and to return to physical activity. RESULTS: Five hundred fifty-six cases of adolescent ankle injuries were reviewed, of which 109 adolescents had ankle fractures, whereas 19 had ankle fractures requiring surgery. Sports-related injuries remained the most common cause of ankle fractures. Age (adjusted odds ratio [aOR], 0.69; 95% confidence interval [CI], 0.56-0.83; P < 0.001), male sex (aOR, 2.12; 95% CI, 1.34-3.35; P < 0.001), clinical findings of tenderness over the lateral malleolus (aOR, 3.13; 95% CI, 1.74-5.64; P < 0.001) or medial malleolus (aOR, 3.55; 95% CI, 2.18-5.78; P < 0.001), and inability to walk (aOR, 3.09; 95% CI, 1.95-4.91; P < 0.001) were significant independent risk factors for ankle fractures.Patients with a weight more than 90th centile for age were at greater risk of ankle fractures requiring surgery (aOR, 2.64; 95% CI, 1.05-6.64; P = 0.04). CONCLUSIONS: We found that younger age, male sex, and clinical findings in the Ottawa Ankle Rules correlated well with predicting ankle fractures and are well suited for application in the Southeast Asian population. Weight greater than the 90th percentile for age was a significant risk factor for ankle fractures requiring surgery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».