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Enregistrement W4402684778 · doi:10.14740/jmc4298

Double Segmental Femoral Fracture: A Rare Injury Following High-Energy Trauma

2024· article· en· W4402684778 sur OpenAlexvenueno aff
Athanasios Galanis, Michail Vavourakis, Spyridon Karampitianis, Panagiotis Karampinas, Evangelos Sakellariou, Georgios Tsalimas, Iordanis Varsamos, Angelos Kaspiris, Elias Vasiliadis

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFemoral fractureFracture (geology)SurgeryFemur

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Femoral fractures are indubitably common injuries that can occur either from high-energy trauma in young patients or due to fragility in the geriatric population. Femoral fractures affecting two or more regions of the femur are exceedingly infrequent injuries, ordinarily caused by high-energy trauma and are considered segmental femoral fractures. We present a rare case of a 33-year-old male patient presented to our Emergency Department with multiple femoral fractures at the subtrochanteric, diaphyseal and supracondylar femoral regions, a condition regarded as double segmental femoral fracture. After assiduous consideration of treatment options, intramedullary nailing was employed for osteosynthesis. Fracture reduction was laborious, as an entirely separated femoral fragment was present between the fracture lines. The reaming process required paramount attentiveness as the middle femoral fragment was prone to rotational displacement by the reamer. Finally, the intramedullary nail was successfully placed, and the patient was discharged without complications after 11 days of hospitalization. Currently, the patient is capable of full weight-bearing without crutches. This paper underlines the challenges that double-segmental femoral fractures' treatment can bring on to the orthopedic surgeon.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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