The management of odontoid fractures through the lens of evolution in classification schemes: A systematic review with illustrative case examples
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
Introduction: Odontoid fractures account for approximately 15% of all cervical spine fractures. Despite numerous classification systems, controversy persists regarding the ideal treatment of these fractures, especially in elderly and medically frail patients. Research question: This article aims to provide a systematic review of odontoid fracture classifications and assess their clinical applicability. Material and methods: A systematic literature review was conducted in PubMed, Embase, and Cochrane databases using the terms "odontoid", "fracture", and "classification". Articles published between 1974 and 2024 were analyzed and those containing odontoid fracture classifications were included. Results: Four hundred and fifty-seven articles were identified, and 32 were selected for detailed investigation. Seven articles were selected after reviewing the full text, and four additional articles cited in the references were included, from which two were published before 1974. A total of eleven classification systems were found in the literature. The classifications were based on the position and direction of the fracture line, displacement, angulation, embryology, and odontoid anatomy. The AO Spine Classification System was among the more recent frameworks reviewed and analyzes the presence of ligamentous injury or translation. Discussion and conclusions: Anderson and D'Alonzo, Roy-Camille, Grauer, and the AO Spine Classification System are the most commonly applied in clinical practice. However, existing systems lack specific considerations for osteoporosis and the medical frailty of elderly patients, who constitute a substantial portion of cases. Future classification systems should address these factors to better guide treatment for this population.
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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) | 0,001 | 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