Orthopedic hardware in trauma – A guided tour for the radiologist-Associated complications (Part 2)
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing number of options available for surgical management of fractures now available, it is imperative that radiologists should familiarize themselves with the various hardwares used to provide a good support system for orthopedic surgeons. Understanding fracture union and “why a device may fail” are basic concepts that have been discussed in this review article, as their success is mutually dependent. While it may be easy to identify frank loosening, fracture, or migration of the hardware, it is more important to identify any early signs of these complications. However, before that, as a radiologist, one should be able to accurately identify the hardware type, assess their position, and then identify any potential complications. Another important aspect that is clinically important is the ability to differentiate between aseptic and septic loosening. Apart from these, avascular necrosis, pseudoaneurysms, bursitis, muscle impingement with atrophy, adverse reaction to metal debris, nerve impingements, traumatic neuroma formation, tendon impingement, snapping syndromes, and sarcoma are uncommon complications that may be rarely encountered. While conventional radiology is still the backbone of radiological evaluation, CT, MRI, and Ultrasound can be used as problem-solving tools, further aiding in the diagnosis of any hardware-related complications. In this series, we have also described a checklist based approach of reporting so that the radiologist can accurately identify the hardware, assess their position, and identify any potential complications. We hope that this learning will facilitate the interobserver consensus and standardization of reports.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».