Modes of failure of hip hemiarthroplasty for femoral neck fracture
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Hemiarthroplasty is a common treatment for displaced femoral neck fractures, but limited Canadian data are available about hemiarthroplasty failure. We evaluated the frequency and predictors of hemiarthroplasty failure in Manitoba. <h3>Methods:</h3> In this retrospective multicentre province-wide study, billing and joint registry databases showed 4693 patients who had hemiarthroplasty for treatment of femoral neck fracture in Manitoba over an 11-year period (2005–2015), including 155 hips with subsequent reoperations (open or closed) for treatment of hemiarthroplasty failure. Hospital records were reviewed to identify modes of hemiarthroplasty failure, comorbidities and reoperations. Data were analyzed using χ<sup>2</sup> test and Poisson and γ regression models. <h3>Results:</h3> During our study period, 155 hips (154 patients [3%]) underwent 230 reoperations. Of these, 131 hips (85%) initially had an uncemented unipolar modular implant. Indications for first-time reoperation included periprosthetic femur fracture (49 hips [32%]), dislocation (45 hips [29%]), acetabular wear (28 hips [18%]) and infection (26 hips [17%]). There were 46 hips (30%) that had 2 or more reoperations. Reoperation for dislocation was associated with presence of dementia; acetabular wear was associated with absence of dementia. Time from hemiarthroplasty to reoperation was associated inversely with age at hemiarthroplasty, dislocation and dementia and was directly associated with acetabular wear. The risk of having 2 or more reoperations was associated independently with dislocation, infection, and alcohol abuse. <h3>Conclusion:</h3> Hemiarthroplasty for femoral neck fracture in Manitoba had a low frequency of failure. Risk factors for multiple reoperations included dislocation, infection and alcohol abuse.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».