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Enregistrement W4414145033 · doi:10.1016/j.jposna.2025.100267

Surgical and Conservative Management are Both Effective for Pediatric Both Bone Forearm Fractures: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4414145033 sur OpenAlexaff
Ojasvi Sharma, Denia Hamidi, Isabella Bozzo, Khaled Alrajhi, Mitchell Bernstein

Notice bibliographique

RevueJournal of the Pediatric Orthopaedic Society of North America · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConservative managementConservative treatmentMEDLINEForearmSoft tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

< .001). Despite this, union rates were 100% in both groups. Both conservative and surgical management of pediatric BBFFs yielded high union rates and excellent functional outcomes. Surgical treatment demonstrated lower complication and redisplacement rates but was associated with a longer time to union. These findings suggest that surgical treatment may be preferable for reducing redisplacement and the need for additional interventions in older children with reduced remodeling potential. Key Concepts: (1)Both conservative and surgical treatment of pediatric both bone forearm fractures result in excellent functional outcomes and 100% union rates, which supports the effectiveness of both approaches in skeletally immature patients.(2)Surgical management is associated with significantly lower rates of redisplacement (3% vs 26%) as well as lower need for additional interventions (5% vs 14%) compared to conservative treatment, highlighting its benefit in maintaining fracture stability.(3)Although the time to union was longer with surgical treatment (8.26 vs 6.50 weeks), this did not negatively impact final functional outcomes.(4)Age-related remodeling potential remains a key determinant in treatment selection, with conservative treatment more suitable for younger children and surgical treatment preferable in older children with diminished remodeling capacity. Level of Evidence: III.

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), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,014
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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