Risk Factors for the Development of Persistent Scaphoid Non-Union After Surgery for an Established Non-Union
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Between 2014 and 2020, candidates for scaphoid non-union (SNU) surgery were enrolled in a prospective randomized trial (Scaphoid Nonunion and Low Intensity Pulsed Ultrasound [SNAPU] trial) evaluating the effect of low-intensity pulsed ultrasound on postoperative scaphoid healing. At trial completion, 114/134 (85%) of these patients went on to union, and 20/134 (15%) went on to persistent SNU (PSNU). The purpose of this study was to use this prospectively gathered data to identify patient-, fracture-, and surgery-specific risk factors that may be predictive of PSNU in patients who undergo surgery for SNU. METHODS: . A stepwise multivariable logistic regression model was used to identify independent risk factors for PSNU. RESULTS: Three risk factors were found to be independently significant predictors of PSNU: age at the time of surgery, dominant hand injury, and previous surgery on the affected scaphoid. With every decade of a patient's life, dominant hand injury, and previous scaphoid surgery, the odds of union are reduced by 1.72 times, 7.35 times, and 4.24 times, respectively. CONCLUSION: We identified three independent risk factors for PSNU: age at SNU surgery, dominant hand injury, and previous surgery on the affected scaphoid. The findings of this study are significant and may contribute to shared decision-making and prognostication between the patient, surgeon, and affiliated members of their care team.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle