LONG VERSUS SHORT INTRAMEDULLARY NAILS FOR TROCHANTERIC HIP FRACTURES: A SECONDARY ANALYSIS OF THE INSITE TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to use data from a randomized controlled trial (RCT) comparing the sliding hip screw vs. intramedullary nailing (IMN) for trochanteric fractures to examine complication rates between those managed with a short vs. long IMN. This is a secondary analysis using one arm of an RCT of patients ≥18 years with trochanteric fractures. We examined differences in fracture-related (femoral shaft fracture, implant failure, surgical site infection (SSI), nonunion, limb shortening, and pain) and medical (organ failure, respiratory distress, stroke, deep vein thrombosis [DVT] gastrointestinal upset, pneumonia, myocardial infarction, sepsis, or urinary tract infection) adverse events (AE), and readmission between short vs. long IMNs. We included 412 trochanteric fracture patients, 339 (82.2%) of whom received a short (170mm–200mm) nail, while 73 (17.7%) received a long (260mm–460 mm) nail. Patients in the long group were more likely to be admitted from home (vs. an institution), and have comorbidities, or more complex fracture types. Patients in the long group had higher rates of fracture-related AE (12.3%) vs. the short group (3.5%). Specifically, SSI (5.5% vs. 0.3%) and pain (2.7% vs. 0.0%) were significantly higher in the long group. Patients in the long group were also more likely to develop DVT (2.7% vs. 0.3%), and be readmitted to the hospital (28.8% vs. 20.7%). Following covariable adjustment, long nails remained associated with a higher odds of fracture-related AE (5.11, 1.96–13.33) compared to short nails. We found no association between the adjusted odds of readmission and nail length (1.00, 0.52–1.94). Our analyses revealed that trochanteric fracture patients managed with long IMN nails may have a higher odds of fracture-related AE compared to short nails. Future research is required to validate these findings with larger event rates, and further optimize IMN for trochanteric fracture patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».