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Enregistrement W4396798819 · doi:10.1302/1358-992x.2024.8.041

OUTCOMES FOLLOWING A TOTAL FEMORAL PLATING TECHNIQUE FOR MANAGEMENT OF PERIPROSTHETIC FRACTURES AROUND STABLE HIP AND KNEE IMPLANTS

2024· article· en· W4396798819 sur OpenAlexaboutno aff
Nemandra A. Sandiford, Brad Atkinson, Alex Trompeter, Daniel Kendoff

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriprostheticMedicineTotal hip replacementPlating (geology)FemurSurgeryOrthodonticsArthroplastyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Management of Vancouver type B1 and C periprosthetic fractures in elderly patients requires fixation and an aim for early mobilisation but many techniques restrict weightbearing due to re-fracture risk. We present the clinical and radiographic outcomes of our technique of total femoral plating (TFP) to allow early weightbearing whilst reducing risk of re-fracture. Methods A single-centre retrospective cohort study was performed including twenty-two patients treated with TFP for fracture around either hip or knee replacements between May 2014 and December 2017. Follow-up data was compared at 6, 12 and 24 months. Primary outcomes were functional scores (Oxford Hip or Knee score (OHS/OKS)), Quality of Life (EQ-5D) and satisfaction at final follow-up (Visual Analogue Score (VAS)). Secondary outcomes were radiographic fracture union and complications. Results Mean OHS and OKS was 50.25, EQ-5D score was >4 for all modalities, VAS was 64.4/100. Radiographs demonstrated bony union in 58% at 3 months and 76% at 6 months. We identified no case of re-fracture however non-union occurred in 4 patients. No other operative complications were identified. Conclusion These results suggest that TFP may be a safe, viable option for management of periprosthetic fractures around stable implants allowing the benefit of early weightbearing, satisfactory outcomes and low re-fracture risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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