Prone or lateral patient positioning in KocherLangenbeck approach in acetabular fractures fixation: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The Kocher-Langenbeck (K-L) approach is the approach of choice to treat fractures involving the posterior acetabulum. It provides direct exposure to the acetabulum, adequate reduction, and access to treat associated hip fractures. However, there is no consensus on the positioning of the patient; prone or lateral. This review aimed to investigate the effect of patient positioning on the outcomes of the K-L approach in acetabular fracture fixation. Cochrane, Web of Science, Google Scholar, and PubMed were searched from inception until February 22, 2022. Inclusion criteria encompassed studies that investigated acetabular fracture fixation utilizing the K-L approach in relation to patient positioning (Prone and/or Lateral). Only English manuscripts that reported at least one of the outcomes of interest were included in the study. Studies that utilized both positions without specifying the outcomes in relation to the patient position were excluded from the study. The Newcastle–Ottawa Scale and the Joanna Briggs Institute tool were utilized to assess the quality of the included studies. This study included 521 patients from six articles. Of those patients, 46.1% were operated on in the lateral position and 53.9% in the prone position. The mean operative time of lateral and prone positions was 160.9 min (95% confidence intervals [CI]: 135.11–186.64) and 212.5 min (95% CI: 167.08–257.94), respectively. The mean blood loss in the lateral position was 502.mL (95% CI: 471.61–532.47) compared to 482.5 mL (95% CI: 396.77–568.28) in the prone position. The pooled complications in the lateral position were 29% (95% CI: 19–39%) compared to 37% (95% CI: 6–75%) in the prone position. The outcomes did not significantly differ when comparing lateral and prone patient positioning for posterior acetabular fracture fixation through the K-L approach. Further prospective randomized controlled studies are recommended to reach the best evidence.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».