Mid- and long-term efficacy of surgical treatment of Vancouver B2 and B3 periprosthetic femoral fractures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The incidence of fractures around the femoral prosthesis among patients undergoing hip arthroplasty is increasing and has become the third leading cause of hip revision. While numerous methods for the surgical treatment of periprosthetic femoral fractures (PFFs) have been proposed, only few reports have examined the long-term efficacy of surgical treatment. This study aims to examine the mid-and long-term efficacy of surgical treatment among patients with Vancouver B2 and B3 PFFs.Methods: This retrospective study evaluated the surgical outcomes of patients with Vancouver B2 and B3 PFFs between 2007 and 2011. The minimum follow-up time was eight years. Fracture healing, prosthesis stability, complications, patient quality of life SF-36 score, and survival rate were evaluated during the follow-up assessments.Results: A total of 83 patients were included and had an average follow-up period of 120.3 months. Among these patients, 69 were classified as Vancouver B2 and were treated with a distal fixation stem, whereas 14 cases were classified as Vancouver B3 and were treated with modular femoral prosthesis by using a proximal femoral allograft technique. A total of 15 patients underwent secondary revision surgery, and prosthesis dislocation was identified as the main cause of secondary revision. 80 (96.4%) cases of fractures were clinically healed. The mortality rate in the first year after surgery was 8.4% (7/83). The overall 5-year Kaplan–Meier survival rate for these patients was 75.9%. Meanwhile, the 5-year Kaplan–Meier survival rate for the implants was 86.9%. The final follow-up SF-36 score of the patients was 48.3 ± 9.8.Conclusions: Patients with Vancouver B2 and B3 PFFs show high mortality in the first year after their surgery, and the Kaplan–Meier analysis results showed that such mortality tends to plateau after 5 years. Prosthesis dislocation was identified as the primary cause of secondary revision.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».