DOES THE ADDITION OF CT IMPROVE THE ACCURACY OF DETERMINATION OF IMPLANT FIXATION STATUS FOR PERIPROSTHETIC FRACTURES OF THE PROXIMAL FEMUR?
Notice bibliographique
Résumé
When treating periprosthetic femur fractures (PPFFs) around total hip arthroplasty (THA)], determining implant fixation status preoperatively is important, since this guides treatment regarding ORIF versus revision. The purpose of this study was to determine the accuracy of preoperative implant fixation status determination utilizing plain films and CT scans. Twenty-four patients who underwent surgery for Vancouver B type PPFF were included in the study. Two joint surgeons and two traumatologists reviewed plain films alone and made a judgment on fixation status. They then reviewed CT scans and fixation status was reassessed. Concordance and discordance were recorded. Interobserver reliability was assessed using Kendall's W and intraobserver reliability was assessed using Cohen's Kappa. Ultimately, the “correct” response was determined by intraoperative findings, as we routinely test the component intraoperatively. Fifteen implants were found to be well-fixed (63%) and 9 were loose. Plain radiographs alone predicted correct fixation status in 53% of cases. When adding the CT data, the correct prediction only improved to 55%. Interestingly, concordance between plain radiographs and CT was noted in 82%. In concordant cases, the fixation status was found to be correct in 55% of cases. Of the 18% of cases with discordance, plain films were correct in 43% of cases, and the CT was correct in 57%. Interobserver reliability demonstrated poor agreement on plain films and moderate agreement on CT. Intraobserver reliability demonstrated moderate agreement on both plain films and CT. The ability to determine fixation status for proximal PPFFs around uncemented femoral components remains challenging. The addition of routine CT scanning did not significantly improve accuracy. We recommend careful intraoperative testing of femoral component fixation with surgical dislocation if necessary, and the surgeon should be prepared to revise or fix the fracture based on those findings.
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 tête enseignante, 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 ».