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Enregistrement W4415439000 · doi:10.1302/1358-992x.2025.10.139

PREDICTORS OF ADVERSE EVENTS FOLLOWING INTRAMEDULLARY AND EXTRAMEDULLARY FIXATION OF TROCHANTERIC HIP FRACTURES

2025· article· en· W4415439000 sur OpenAlexaff
Emil H. Schemitsch, Lauren L. Nowak, Mohit Bhandari, Dirk Stengel, Ole Brink, Rudolf W. Poolman, Justin de Beer, Samir Mehta, I. Investigators

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensUniversity Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdverse effectIntramedullary rodAmbulatoryImplantLogistic regressionRandomized controlled trialIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We previously presented the results of a randomized trial (RCT) that suggested ambulatory patients with trochanteric fractures managed with intramedullary nails (IMN) have similar one-year outcomes to extramedullary sliding hip screw (SHS) fixation. However, a large proportion of patients experienced medical- and device-related adverse events postoperatively, regardless of implant type. We aimed to identify predictors of adverse events following trochanteric hip fracture fixation. We used data collected from a completed RCT for these analyses. The INSITE trial included ambulatory patients 18 years and older with trochanteric fractures. We used multivariable logistic regression to identify independent predictors of adverse events up to 52-weeks postoperative, while controlling for covariables. Adverse events (AE) included any medical occurrence, not necessarily related to the treatment, while serious adverse events (SAE) included those that prolonged patients' hospital stay, resulted in persistence disability, life-threatening illness or injury, or death, and were unrelated to the device. Device-related adverse events (DAE) were those likely related to the implant. For this analysis we excluded patients who did not receive the implant they were allocated to receive. We stratified these analyses by implant type to determine if predictors of adverse events differed in patients managed with an IMN vs. SHS. We included 714 patients in this analysis (369 who underwent IMN fixation, and 345 who underwent SHS fixation). A total of 182 patients experienced an AE (25.5%), 173 an SAE (24.2%), and 42 a DAE (5.9%). The proportion of patients who experienced AEs were not significantly different based on implant type. In the IMN group, patients who were admitted from an institution or home with care (vs. those living at home independently) were more likely to experience both an AE (odds ratio [OR] 1.84, [1.03–3.30]), and an SAE (OR 3.06 [1.70–5.53]). Similarly, patients in the IMN group who had an American Society of Anaesthesiologists (ASA) class of 3 or 4 (vs. 1 or 2) were more likely to experience an AE (OR 2.06 [1.15–3.70]) and SAE (OR 3.26 [1.75–6.06]). We found similar associations in the IMN group for patients with heart or kidney comorbidities. Previous fracture was we significantly associated with DAEs in the IMN group (OR 3.02 [1.05–8.72]). In the SHS group, patients with a concomitant injury were more likely to experience both an AE (OR 2.54 [1.05–6.14]), and SAE (OR 2.38 [1.03–5.49]) In addition, patients in the SHS group with anemia were more likely to experience an AE (OR 3.04 [1.39–7.20]), while those with hypertension were more likely to experience an SAE (OR 1.98 [1.01–3.89]). Increased body mass index was significantly associated with DAE in the SHS group (OR 1.09 [1.01–1.17]). This data suggest that patients who are more frail or dependent may be more likely to experience morbidity following IMN fixation of trochanteric fractures, and thus may be more suited to SHS fixation. Alternatively, patients with concomitant injuries managed with SHS fixation may be more likely to experience AEs or SAEs postoperatively. However, additional research is required to conclusively determine which trochanteric fracture patient sub-groups are ideally suited to each implant.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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