Emerging basic science concepts in geriatric fracture fixation and patient recovery
Notice bibliographique
Résumé
In recent history, human life expectancy has increased significantly, resulting in a high burden of late-life morbidity and geriatric fractures. Changes to the body as a result of aging, such as degeneration of the bone marrow, osteoblast apoptosis, and a decline in hormone production, coupled with sarcopenia, are only a few factors that predispose the elderly to fractures. In addition, these factors further complicate surgical management, as they increase the risk of fixation failure, nonunion, malunion, and wound complications. As a result, the standards of geriatric fracture fixation must account for variables that are rarely included when planning for surgery in the younger population. Operative fixation should provide a stable limb to allow for early mobilization and weight bearing, lowering the risk of medical complications. Therefore, early mobility is of the utmost importance in the setting of most fragility fractures. However, early mobility in some, such as the pelvic fragility fracture, may lead to an increased risk for bleeding and death. Geriatric fractures carry significant morbidity, mortality, and financial risk, which indicates that there should be a continuing review and understanding of the multifactorial process leading toward and treatment strategies employed after geriatric fractures. The purpose of this review is to summarize the biology of aging, the causes, effects, and treatments of sarcopenia, the current fixation strategies of geriatric fractures, and the importance of mobility in the geriatric patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».