Who, if anyone, may benefit from a total hip arthroplasty after a displaced femoral neck fracture?
Notice bibliographique
Résumé
Aims The aim of this study was to explore the functional results in a fitter subgroup of participants in the Hip Fracture Evaluation with Alternatives of Total Hip Arthroplasty versus Hemiarthroplasty (HEALTH) trial to determine whether there was an advantage of total hip arthroplasty (THA) versus hemiarthroplasty (HA) in this population. Methods We performed a post hoc exploratory analysis of a fitter cohort of patients from the HEALTH trial. Participants were aged over 50 years and had sustained a low-energy displaced femoral neck fracture (FNF). The fittest participant cohort was defined as participants aged 70 years or younger, classified as American Society of Anesthesiologists grade I or II, independent walkers prior to fracture, and living at home prior to fracture. Multilevel models were used to estimate the effect of THA versus HA on functional outcomes. In addition, a sensitivity analysis of the definition of the fittest participant cohort was performed. Results There were 143 patients included in the fittest cohort. Mean age was 66 years (SD 4.5) and 103 were female (72%). No clinically relevant differences were found between the treatment groups in the primary and sensitivity analyses. Conclusion This analysis found no differences in functional outcomes between HA and THA within two years of displaced low-energy FNF in a subgroup analysis of the fittest HEALTH patients. These findings suggest that very few patients above 50 years of age benefit in a clinically meaningful way from a THA versus a HA early after injury. Cite this article: Bone Jt Open 2022;3(8):611–617.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».