Radiographic and clinical outcome of tibial plateau fractures treated with bone allograft
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To determine the clinical outcome of patients who had been treated with bone allografts during open reduction and internal fixation (ORIF) of tibial head fractures. Methods Patients who suffered a medial, lateral, or bicondylar fracture of the tibial plateau and underwent surgical treatment by open reduction and internal fixation (ORIF) using human femoral head bone allografts were included. Patients were invited to provide information for the following: Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), EuroQol Five Dimension score (EQ-5D), Lower Extremity Functional Scale (LEFS) and Parker Mobility Score. Bone mineral density (BMD) of the allograft area and the healthy human bone tissue were measured by quantitative computed tomography. Results A total of 22 patients with a mean follow-up time of 2.88 ± 2.46 years were included in our study. The most common fractures observed in this study were classified as Schatzker II (11 patients, 50.0%) or AO/OTA 41.B3 (12 patients, 54.5%) fractures. Postoperative WOMAC total was 13.0 (IQR = 16.3, range 0–33). Median quality of life (EQ-5D) score was 0.887 ± 0.121 (range 0.361–1.000). Median Lower Extremity Functional Scale (LEFS) score was 57.5 ± 19.0 (range 33–79). Mean Parker Mobility Score was 9 (range 6–9). Median bone mineral density (BMD) for the whole group was 300.04 ± 226.02 mg/cm 3 (range − 88.68 to 555.06 mg/cm 3 ) for region of interest (ROI 5) (central), 214.80 ± 167.45 mg/cm 3 (range − 7.16 to 597.21 mg/cm 3 ) for ROI 1–4 (marginal zones: medial, lateral, ventral, dorsal) and 168.14 ± 65.54 mg/cm 3 (range 17.47–208.97 mg/cm 3 ) for healthy bone tissue (femur and tibia). Conclusion Based on WOMAC scores, LEFS, ambulatory status, and quality of life findings, it can be concluded that following tibial head ORIF with allograft bone patients has promising results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».