Prise en charge des fractures périprothétiques de la hanche : état actuel et perspectives; expérience du service de traumatologie et d’orthopédie CHU Mohammed VI de Marrakech
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The increase in hip arthroplasties predicts a rise in periprosthetic fractures in Morocco, posing challenges for orthopedic surgeons. Therapeutic strategies vary considerably, highlighting the absence of a universally accepted treatment protocol. AIM: To analyze the management of per-prosthetic hip fractures, while addressing the challenges associated with them. METHODS: This was a retrospective study, conducted in the trauma-orthopedics department between December 2015 and November 2022. Nineteen patients who presented to the hospital with fractures around a hip prosthesis were included. RESULT: Nineteen periprosthetic fractures were observed. The majority of patients (68%) were women, with an average age of 68. The Vancouver classification showed that 52.6% of the fractures were type B1, and 21.1% type C, while the other fracture types were distributed differently. These fractures were mainly associated with diagnoses such as femoral neck fracture (63.2%) and coxarthrosis (31.6%). We observed variations in treatment recommendations and results between the different series analyzed. We noted discrepancies with certain series concerning fracture types and therapeutic choices. However, in our series, we achieved satisfactory results, with successful consolidation and the absence of complications in all patients. CONCLUSION: These results underline the importance of an individualized approach to fracture management, taking into account the specificities of each case.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».