Clinical Outcome of Lower Extremity Firearm Injuries in Adult Civilians: Shotgun versus Pistol Wounds
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims:The objective of this study was to compare the effects of firearm injury types on disability, length of hospital stay, and functional and clinical outcomes in patients with shotgun or pistol wounds.Factors affecting morbidity in firearm injuries were also investigated. Materials and Methods:In this multicenter study, 124 patients with at least two years of follow-up over a 10-year period were retrospectively analyzed.Patients were categorized into two groups-shotgun injuries and pistol injuries-based on the type of weapon that caused their wounds.The Lower Extremity Functional Scale (LEFS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and Short Form-36 Health Survey (SF-36) were used to assess outcomes.Results: The mean age of patients with firearm injuries was 36.48 11.25 years, with a followup period of 42.5416.7 months.Comparisons between the groups revealed no statistically significant differences in age, Injury Severity Score (ISS), WOMAC, SF-36, and LEFS scores (p>0.05).However, the length of hospital stay and follow-up duration were significantly longer in patients with shotgun injuries compared to those with pistol injuries (p<0.05). Conclusion:According to the main results of this study, clinical scores were found to be worse and length of stay was longer in shotgun wounds compared to pistol wounds.Neurovascular injury, soft tissue complications, and high injury severity may also negatively affect clinical outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».