Treatment Algorithm of Periprosthetic Femoral Fracturens
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The ever-expanding indications for total hip arthroplasty are leading to more implants being placed in younger as well as in older patients with high functional demand. Also, prolonged life expectancy is contributing to an overall increment of periprosthetic femoral fractures. The Vancouver classification has been the most used for guiding the surgeon choice since its proposal in 1995. Fractures occurring over a hip femoral implant can be divided into intra-operative and post-operative PFFs, and their treatment depends on factors that may severely affect the outcome: level of fracture, implant stability, quality of bone stock, patients’ functional demand, age and comorbidities, and surgeon expertise. There are many different treatment techniques available which include osteosynthesis and revision surgery or a combination of both. The goals of surgical treatment are patients’ early mobilization, restoration of anatomical alignment and length with a stable prosthesis and maintenance of bone stock. Significance. The aim of this review is to describe the state-of-the-art treatment and outcomes in the management of PFFs. We performed a systematic literature review of studies reporting on the management of PFFs around hip stems and inter-prosthetic fractures identifying 45 manuscripts eligible for the analysis. Conclusions. PFFs present peculiar characteristic that must be considered and special features that must be addressed. Their management is complex due to the extreme variability of stem designs, the possibility of having cemented or uncemented stems, the difficulty in identifying the “real” level of the fracture and the actual stability of the stem. As a result, the definition of a standardized treatment is unlikely, thereby high expertise is fundamental for the surgical management of PPFs, so this kind of fractures should be treated only in specialized centres with both high volume of revision joint arthroplasty and trauma 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».