Risk factors for periprosthetic femoral fractures following hip arthroplasty: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Periprosthetic femoral fracture (PPFF) is a serious complication following hip arthroplasty. The objective of this study was to determine the risk factors for PPFF following hip arthroplasty from existing studies. METHODS: A comprehensive systematic search was performed in 4 databases: Pubmed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library. The last search was carried out on 26th July 2024. We focused on identifying risk factors for PPFF following hip arthroplasty. Study eligibility required PPFF as an outcome and reporting of associated risk factors. Quality assessment was performed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), with evidence certainty evaluated via Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE). Meta-analyses employed both fixed-effect and random-effects models to pool odds ratios for identified risk factors. RESULTS: Out of 1553 articles, 36 studies published between 2006 and 2024 were included. Risk factors associated with increased incidence of PPFF ranges from very Low to High. High-quality evidence supported the use of uncemented stems (Odds Ratio [OR]: 3.36, 95% Confidence Interval [95% CI]: 3.02-3.74), major teaching hospital (OR: 2.04, 95% CI: 1.37-3.05). Moderate-quality evidence: female gender (OR: 1.60, 95% CI: 1.43-1.78), morbid obesity (OR: 1.44, 95% CI: 1.01-2.16), higher Deyo-Charlson index (OR: 1.44, 95% CI: 1.18-1.77), rheumatoid arthritis (OR: 1.89, 95% CI: 1.16-3.06), femoral Dorr type C (OR: 4.23, 95% CI: 2.82-6.33). Low evidence: age > 70 years (OR: 1.67, 95% CI: 1.19-2.34), revision hip arthroplasty (OR: 2.60, 95% CI: 1.59-4.27). BMI > 30 and history of hip surgery are not the risk (very low). Diagonized as osteoarthritis before surgery is a protective factor (OR:0.51, 95%CI: 0.40-0.65, quality = High). CONCLUSION: This meta-analysis provided some low-to-high evidence about the risk of PPFF following hip arthroplasty. It's recommended that clinicians consider these risk factors when evaluating patients for hip arthroplasty and take steps to mitigate their impact, like optimizing patients health preoperatively, using cemented stems, and monitoring high-risk patients closely.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».