Outcomes after Acute Perilunate Injuries: A Single-Center Experience Over 30 Years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Perilunate fracture-dislocations represent a spectrum of devastating wrist injuries. They typically involve high-energy mechanisms, occur in young patients and are relatively uncommon. Our current knowledge on this rare wrist pathology is limited as most studies involve small retrospective case series and limited follow-up. The purpose of this study was to examine the functional, radiographic, and patient reported outcomes after perilunate injuries and evaluate surgical practice trends over time. A retrospective review identified 123 patients who had open reduction and internal fixation of an acute perilunate injury at a single academic centre over a 30-year study period. Post-operative functional, patient-reported, and radiographic outcomes were assessed. The association of various surgical and injury-related variables on outcomes was examined using independent t-tests and ANOVA testing, with post-hoc analysis. Significance was set at p < 0.05. Fourty-seven patients participated with a mean follow-up of 14 years. All patients underwent urgent or semi-urgent operative intervention with a dorsal or combined approach. At final follow-up, mean patient-rated wrist evaluation score was 24.2, visual analogue scale pain score was 2.4, flexion-extension arc was 56% of the contralateral side and grip strength was 76%. Patients who underwent re-operation or injured their dominant hand had worse outcomes. Only 9% of patients were unable to return to their same job or a similar job as a result of their injury. Overall, patients retain a relatively high level of function and report low pain scores long-term after perilunate injuries. Multi-centre, prospective studies are required going forward.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».