Management of periprosthetic femoral fractures following total hip replacement; A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Background: Periprosthetic femoral fractures following total hip arthroplasty (THA) are not very uncommon. At present the Vancouver classification provides management algorithm for deciding treatment options but treatment options may vary between surgeons, where as in this study most patients managed were according to Vancouver classification management algorithm. The most common treatment modality for treating periprosthetic femoral fractures around a well-fixed stem is with osteosynthesis, but fracture with loose stem requires revision arthroplasty and fracture with poor bone requires bone graft augmentation. Methods: We reviewed 21 consecutive cases with periprosthetic femoral fractures in association with THA between June 2018 and December 2020. Locking and non locking compression plates, wires, cables system were used for osteosynthesis. Most of fractures were managed according to Vancouver classification management algorithm but modified in some cases according to the surgeon’s skills and judgment. Results: According to Vancouver classification, two patients had AL fractures, two patients had AG fractures, twelve Patients had B1, five patients had B2, two patients had B3 and one patient had type C fracture. Of these two cases were treated by conservatively, sixteen cases were treated by osteosynthesis, three cases by revision arthroplasty. Conclusion: The careful analysis of implant stability and fracture patterns is crucial for the optimal treatment of Periprosthetic femoral fractures. Expert Surgeon’s skills are needed to deal with periprosthetic femoral fractures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».