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Enregistrement W4410954000 · doi:10.12688/f1000research.165301.1

Optimizing Treatment Strategies and Risk Stratification in Tibial Fractures: A Meta-Analysis of Fixation Timing, Modality, and Fracture Classification on Acute Compartment Syndrome Risk.

2025· preprint· en· W4410954000 sur OpenAlexaffabout
Yazan Jumah Alalwani, Ahmed Khaled Almarri, Khalid Abdullah Alkhalid, Leen Albraik, Abdurrahman Sami Seraj, Aseel Mustafa Andijany, Layan Albraik, Raghad Yaser Sonbul, Ahmed Y. Azzam

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen peer reviewPlant biologyRisk stratificationMedicineTibial fractureCompartment (ship)Intensive care medicineInternal medicineTibiaSurgeryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns5:p> Introduction Acute compartment syndrome (ACS) following tibial fractures can lead to permanent neuromuscular dysfunction and limb amputation if not rapidly diagnosed and treated a correct manner. The risk factors for ACS development in detailed classified manner remain limited, and the management strategies to minimize risk are controversial. We conducted this meta-analysis to quantify ACS risk factors and evaluate the impact of treatment modalities on ACS incidence in tibial fractures. Methods We searched multiple literature scientific databases up to 17 <ns5:sup>th</ns5:sup> of April 2025. Primary studies that investigated ACS risk factors in tibial fractures were included. We conducted random and fixed-effects meta-analyses, subgroup analyses, and meta-regression to estimate the risk factors and treatment effects. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results Seventeen studies with total of 274,962 patients and 10,019 ACS cases met our inclusion criteria. Delayed fixation after 24 hours was associated with 67% reduced ACS risk (OR: 0.33, 95% CI: 0.19-0.58) compared to early fixation, with strongest effects in young males with plateau fractures. Proximal tibial fractures demonstrated significantly higher risk than shaft or distal fractures (OR: 2.02, 95% CI: 1.53-2.66). Male patients had higher risk with two to four folds across age groups. External fixation showed protective effects versus immediate internal fixation, especially for plateau fractures (OR: 0.46, 95% CI: 0.27-0.79). Meta-regression identified fracture type, injury mechanism, and patient demographics explaining 67% of treatment effect variance. Conclusion Our study results are going in an opposite direction to the standard approach of early fixation for tibial fractures, suggesting that delayed fixation or temporary spanning external fixation may significantly reduce ACS risk in high-risk patients. A patient tailored risk-stratified treatment algorithm considering fracture location, patient demographics, and injury mechanism could optimize management according to individual profile to reduce the risk of ACS development furtherly. </ns5:p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,276 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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