Comparative analysis of dynamic external fixation, static external fixation, and internal fixation in interphalangeal joint fractures: outcomes, complications, and clinical implications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Proximal interphalangeal joint (PIPJ) fractures present significant therapeutic challenges in hand surgery. This systematic review evaluated the comparative efficacy of dynamic external fixation against traditional treatment modalities, integrating machine learning analysis to enhance outcome prediction and treatment selection. METHODS: We systematically reviewed 43 clinical studies published between January 2014 and January 2024, including 26 dynamic external fixations, 6 traditional internal fixations, and 11 static external fixations. Studies were included if they reported quantitative outcomes of PIPJ fracture treatment, had a minimum follow-up of 4 weeks, and included at least 20 patients. Case series with fewer than 5 patients and non-English publications without available translations were excluded. The analysis focused on four key outcomes: range of motion (ROM), recovery time, complication rates, and functional results. We developed a neural network model to predict treatment outcomes, achieving 89.7% accuracy (95% CI 87.3-92.1%). Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and Cochrane Risk of Bias tool. RESULTS: Dynamic external fixation demonstrated superior outcomes across multiple domains. ROM analysis revealed a median of 86.12° (range: 70°-95°) for dynamic fixation compared to 72.30° (range: 56°-88°) for traditional approaches (mean difference: 13.82°, 95% CI 10.24-17.40°). Dynamic fixation significantly reduced recovery duration (9.68 weeks vs. 20.47 weeks, p < 0.001). Complication profiles favored dynamic fixation, with pin tract infection rates of 2.4% versus 3.8% for traditional fixation. Functional assessment using the Ishida scoring system showed favorable outcomes in the dynamic fixation group, with a mean score of 85.3 points and 78% of cases achieving scores above 80 points. DISCUSSION: This comprehensive systematic review provides evidence supporting the efficacy of dynamic external fixation for PIPJ fracture treatment. The findings demonstrate improved functional outcomes, accelerated rehabilitation, and reduced complication rates. The integration of machine learning analysis shows promise for optimizing patient-specific treatment selection. Further validation through large-scale, multicenter randomized controlled trials with extended follow-up periods is warranted.
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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 | 0,028 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».