Predicting Collapse in Osteonecrosis of the Femoral Head Using a New Method: Preserved Angles of Anterior and Lateral Femoral Head
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Femoral head collapse (FHC) is associated with a poor prognosis in osteonecrosis of the femoral head (ONFH). Preserved angles (PAs), including the lateral preserved angle (LPA), the anterior preserved angle (APA) and the combined preserved angle (CPA), can be used to quantify the extent of femoral head necrosis and predict the risk of femoral head collapse. The purpose of this retrospective cohort study was to assess the efficacy of these preserved angles in the prediction of femoral head collapse using plain radiographs. METHODS: Patients with ONFH treated conservatively between January 2010 and January 2019 were analyzed retrospectively to assess the risk of FHC. A logistic regression model was used to evaluate the independent prognostic factors associated with FHC, including age, sex, etiology, onset of symptom, The Japanese Investigation Committee classification, and PAs (LPA, APA, and CPA). RESULTS: A total of 137 patients, with 180 hips, had follow-up of at least two years and were included. During the follow-up period, FHC occurred in 89 hips (49.44%) after the initial diagnosis. Multivariable analysis indicated that CPA (odds ratio [OR] = 0.95; 95%CI = 0.93-0.97; P < 0.01) was a stronger predictor of femoral head collapse compared with the Japanese Investigation Committee classification (OR = 2.40, 95%CI = 0.92-6.25; P > 0.01). The receiver operating characteristic and survival curve analyses revealed that the predictive cutoff point for the CPA was 118.7° (sensitivity = 96.70%, specificity = 79.78%, log-rank test: P < 0.01). CONCLUSIONS: Assessment of preserved angles on plain radiographs is a simple method to quantify the extent of lateral and anterior necrosis of the femoral head. Specifically, CPA has a potential value in predicting femoral head collapse.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».