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Enregistrement W4410352741 · doi:10.1016/j.jseint.2025.04.015

Anteromedial facet coronoid fractures: an algorithmic approach for assessment and management based on 3 dimensional computed tomography humeral subtraction

2025· article· en· W4410352741 sur OpenAlexaff
Armin Badre, Moayd Abdullah H Awad, Robert Chan, Michael Lapner

Notice bibliographique

RevueJSES International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueElbow and Forearm Trauma Treatment
Établissements canadiensSturgeon Community HospitalUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtractionFacet (psychology)OrthodonticsComputer scienceMedicineNuclear medicinePsychologyMathematicsArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Isolated coronoid fractures without concomitant radial head injury raise suspicion for an anteromedial facet (AMF) fracture as a result of a varus posteromedial rotatory instability (VPMRI) mechanism. However, not all isolated coronoid fractures involve the AMF, nor are they all the result of a VPMRI mechanism. AMF fractures as a result of a VPMRI mechanism have been reported to have specific radiographic features (medially oblique, concave, with extension to the sublime tubercle). We hypothesized that a detailed assessment of the pattern of AMF fracture utilizing three-dimensional computed tomography with digital subtraction of the humerus allows for a reliable treatment algorithm to avoid over- or under-treatment of these complex injuries. Methods: This was a retrospective case series of patients with isolated coronoid fractures involving the AMF. Patients with an AMF fracture meeting radiographic features consistent with a VPMRI mechanism were managed operatively, and those with an AMF fracture that did not meet one of the radiographic features of a VPMRI mechanism were considered for nonoperative management. Our primary outcome was the appropriateness of this treatment algorithm by assessing whether any patients in the nonoperative group required later surgical intervention or developed any evidence of subluxation or degenerative changes. Secondary outcomes were elbow and forearm range of motion, functional outcome, patient-reported outcomes, and complications at the final follow-up. Results: 43 patients with a minimum of 6 months of follow up were reviewed. 28 patients met all radiographic features of VPMRI and underwent surgical stabilization. After an average follow up of 17 ± 14 months, they achieved an elbow arc of 130° ± 19°, forearm arc of 153° ± 13°, Mayo Elbow Performance Index of 98.4 ± 4.0, quick disabilities of the arm, shoulder, and hand of 8.3 ± 9.1, patient-rated elbow evaluation of 18.2 ± 9.1, and a single assessment numeric evaluation score of 90% ± 11%. The incidence of overall complications was 64%. 15 remaining patients did not meet at least one radiographic feature of VPMRI and all but one were managed nonoperatively. After an average follow up of 15 ± 13 months, they achieved an elbow arc of 136° ± 8°, forearm arc of 158° ± 12°, Mayo Elbow Performance Index of 99.0 ± 3.7, quick disabilities of the arm, shoulder, and hand of 6.8 ± 4.8, patient-rated elbow evaluation of 15.9 ± 6.3, and a single assessment numeric evaluation score of 93% ± 7%. Importantly, no patient developed any evidence of late instability, incongruity, or degenerative changes. Conclusion: The proposed algorithm based on a detailed assessment of the pattern of AMF fracture provides a reliable decision tool for the management of these injuries. Utilizing this decision tool and appropriate nonoperative or operative intervention can lead to good-to-excellent clinical and radiographic outcomes. Larger cohorts are required to confirm these findings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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