Risk factors affecting the incidence of postoperative periprosthetic femoral fracture in primary hip arthroplasty patients: a retrospective study.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to identify the characteristics and risk factors for postoperative periprosthetic femoral fracture (PFF). This was a retrospective cohort study of 108 patients with and 432 control patients without postoperative PFF. Demographic characteristics, surgery-related information (primary hip disease diagnosed, fixation, femoral stem, method of operation, and bone resorption of the proximal femur), and postoperative patient outcomes (hip function, treatment history, and patients' lifestyle behaviors) were recorded and compared between the groups. PFF characteristics, such as the classification, time, and cause, were also documented, and a Cox regression model was built to identify the independent risk factors for postoperative PFF in these patients. Six independent risk factors for postoperative PFF were identified, namely, advanced age (hazard ratio (HR) = 1.026, 95% confidence interval (CI) = 1.007-1.045), femoral neck fracture as the primary disease (HR = 4.536, 95% CI = 2.955-6.961), osteoporosis (HR = 2.043, 95% CI = 1.234-3.383), hemiarthroplasty (or HA, HR = 2.173, 95% CI = 1.327-3.558), bone resorption of the proximal femur (HR = 1.627, 95% CI = 1.090-2.430), and a standard- or long-stem femoral prosthesis (HR = 2.996, 95% CI = 1.480-6.067). The predictive values for a low risk (estimated incidence ≤ 50%), moderate risk (estimated incidence 51%-89%), and high risk (estimated incidence ≥ 90%) of PFF were ≤ 3.0 points, 3.0-10.0 points, and ≥ 10.0 points, respectively. Most patients with postoperative PFF had Vancouver type B fractures. Six independent risk factors for postoperative PFF were identified: advanced age, hip fracture as the primary disease, osteoporosis, HA, bone resorption of the proximal femur, and a long femoral stem.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».