Impact of periprosthetic femoral fractures on frailty, mobility and outcomes in hip arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The demand for total hip arthroplasty and hemiarthroplasty is rising, increasing the incidence of periprosthetic femoral fractures. This study aimed to assess clinical outcomes, including mortality, length of stay, and the impact of periprosthetic femoral fractures on mobility and frailty at one-year follow-up. METHODS: A retrospective analysis of prospectively collected data was conducted looking at periprosthetic femoral fractures at a tertiary referral center from 2018 to 2024. The data collected included comorbidities, fracture classification, treatment method, length of stay, and discharge destination. The mortality rates at 30 days and one year were calculated. Mobility and frailty were assessed via the New Mobility Score and Clinical Frailty Scale before fracture and at one year. Statistical analysis included chi-square and Wilcoxon signed rank tests. RESULTS: A total of n = 79 patients met the inclusion criteria (mean age 79.6 ± 9.5 years). There was a preponderance of females (35:44, M: F, p = 0.311). Vancouver B2 was the most common fracture pattern (n = 38). Surgical fixation was performed in n = 58 patients. Mortality rate at 30-day and one-year were 7.5% (n = 6) and 16.4% (n = 12) respectively. The mean Charlson Comorbidity Index was 4.39, with a score greater than 5 associated with higher one-year mortality (p = 0.031). Nursing home residency increased by 16%. The median New Mobility Score decreased from 7 to 5 (p < 0.001). The median Clinical Frailty Scale score increased from 4 to 5 (p < 0.001). CONCLUSION: Periprosthetic femoral fractures affect elderly, comorbid patients and are associated with high mortality. We observed measurable and significant decreases in mobility and frailty. Prompt treatment and early mobilization should be prioritized to improve outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».