Postoperative Load Bearing in Periprosthetic Femoral Fractures Around Hip Arthroplasty: A Survey Among Orthopedic Surgeons in the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Permissive weight bearing (PWB) has relatively recently been implemented to optimize rapid clinical recovery and restoration of function in patients suffering lower extremity fractures. PWB shows outcome advantages in this patient category. Currently, there are no decisive recommendations on postoperative load-bearing management after surgically treated periprosthetic femoral fractures (PPFF) around hip arthroplasty. The objective is to investigate the current postoperative practice of weight-bearing instructions for patients with surgically treated PPFF, accounting for differences in types of periprosthetic fractures and treatment options among Dutch orthopedic surgeons. MATERIALS AND METHODS: An online survey was distributed among the members of the hip and trauma working groups of the Dutch Orthopedic Association. RESULTS: The response rate was 13% (n=75). The main finding was that postoperative load bearing regimes in Vancouver A, B, and C PPFFs differed greatly among Dutch orthopedic surgeons, and there was no decisive guideline or consensus in postoperative load bearing regimes after surgically treated PPFF was used in the Netherlands. CONCLUSION: In the absence of decisive guidelines or consensus, more research is needed to explore the efficacy of PWB after surgically treated PPFF.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».