MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Functional outcome of proximal tibia intra-articular fractures after open reduction and internal fixation

2023· article· en· W4319229884 sur OpenAlexaboutno aff
Nagesh Akhade, Ranjit Chopade, Pranav Shere, Pratik Shahare

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research in Orthopaedics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal fixationWOMACOsteoarthritisSurgeryTibia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Tibial plateau fractures are common fractures which constitute approximately 1% of all fractures. These involves the particular area of tibia and difficult to manage. These fractures require absolute stable fixation to improve the function and to prevent the post traumatic arthritis. We aim assess the functional outcome of patients in proximal tibia fractures treated with ORIF. Methods: Patients assessed at OPD visits with knee injury and Osteoarthritis score (KOOS) and Westerna Ontario and Mc-master university OA index (WOMAC). With informed consent patients are assessed one year after fixation of fractures and data recorded in case record forms. Results: Out of 74 patients studied, majority belonged to age group 21 to 40 years old (44 cases, 59.45%); followed by 21 cases (36.48%) from age group 41-60 years old. 7 patients (9.45%) were found in age groups 61 to 80 years old. Mean KOOS scores shows FAIR outcome in type I, type II, type III and type IV Schatzkers. While poor outcome was found in type V and type V and type VI. High energy trauma is associated with poor functional outcome as compared to low energy trauma. Mean WOMAC scores are found good in type I, type II fractures while fair outcome found in type III and type IV, poor outcome observed in type V and type VI Schatzkers type. Conclusions: As per this study we concluded that fractures treated with ORIF showed good functional outcome. ORIF with buttress plate gives good to fair results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,363 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Research in OrthopaedicsMême sujetBone fractures and treatmentsTravaux en français237 207