Efficacy and safety of different fixation methods for unstable anterior pelvic ring fractures: a Bayesian network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness and safety of treatment methods for unstable pelvic anterior ring fractures, aiming to provide new ideas for their treatment. METHODS: We searched English databases including PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science, as well as Chinese databases CNKI, VIP, and Wanfang, with the search date up to September 10, 2024. The quality of the included studies was assessed using the Cochrane's Risk of Bias Tool and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The effectiveness and safety of different surgical fixation methods were ranked according to probability levels. A total of 17 studies involving 1010 patients were included. RESULTS: Compared to external fixation (ExFix), plating, screws, and internal fixator (INFIX) showed better reduction quality. Patients using plates had the highest likelihood of achieving anatomical reduction. Screw fixation was the most effective method for postoperative functional recovery. The screw group had the lowest incidence of deep vein thrombosis in the lower limbs. The plate fixation group had the lowest incidence of lateral femoral cutaneous nerve injury. CONCLUSION: In the treatment of unstable pelvic anterior ring fractures, plating, screws, and INFIX fixation can be selected, while ExFix should only be used as a temporary fixation method.
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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 | 0,020 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».