The Dorsal Lunate Dislocation: A Systematic Review and Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dorsal lunate dislocation (DLD) is an exceptionally rare injury, typically resulting from high-energy trauma. Due to the scarcity of reported cases, its exact mechanism of injury is not well understood. This study aimed to present three cases of DLD treated at our institution and to perform a systematic review of the literature to evaluate the mechanisms of injury and treatment approaches for pure DLD. A retrospective review was conducted of three patients with pure DLD treated at a single tertiary care center. Data were collected through medical record analysis and radiographic review. Additionally, a systematic literature review was performed to identify reported cases of DLD. Patient demographics, mechanisms of injury, treatment modalities, and clinical outcomes were analyzed. We identified three cases of DLD, while the systematic review uncovered 17 additional cases. Overall, men represented 95% of cases, with high-energy trauma accounting for 85% of injuries. Forced wrist flexion was the most commonly reported mechanism, occurring in 55% of cases. Radiographic analysis showed concomitant wrist fractures in 55% of cases. Treatment strategies included fixation in 65% of patients, ligament repair in 45%, and lunate resection or proximal row carpectomy in 15%. The median follow-up duration was 12 months, with half of the patients achieving favorable outcomes. Notably, two of the three low-energy injury cases were associated with preexisting arthritis. Pure DLD is an extremely rare clinical entity, possibly resulting from axial loading on a flexed wrist or forced hyperflexion. Characteristic radiographic findings include disruption of Gilula's lines and dorsal displacement of the lunate on lateral radiographs. Optimal management involves initial closed reduction followed by surgical fixation and ligamentous repair when indicated to enhance outcomes and restore wrist function.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».