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Enregistrement W4417033967 · doi:10.53453/ms.2025.11.4

Management of periprosthetic fractures after hip and knee arthroplasty - classifications, treatment algorithms, and clinical outcomes – a literature review

2025· review· lt· W4417033967 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMedical Sciences · 2025
Typereview
Languelt
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriprostheticArthroplastyHip arthroplastyComplicationProsthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Įvadas. Periproteziniai lūžiai (PPL) po klubo ir kelio sąnarių endoprotezavimo tampa vis dažnesne klinikine problema dėl augančio artroplastikų skaičiaus ir ilgėjančios pacientų gyvenimo trukmės. Šie lūžiai pasižymi didele sergamumo, komplikacijų ir mirtingumo rizika. Gydymas reikalauja individualizuoto požiūrio, integruojant tikslią diagnostiką, patikimą klasifikaciją bei modernias chirurgines strategijas. Tikslas. Apžvelgti klubo ir kelio sąnarių PPL klasifikacijas, gydymo algoritmus ir jų klinikinius rezultatus, įvertinant naujausius technologinius bei biologinius gydymo sprendimus. Metodai. Atlikta mokslinės literatūros apžvalga, apimanti epidemiologinius duomenis, klasifikacines sistemas (Vancouver, Rorabeck, UCS), diagnostinius algoritmus, gydymo metodus (osteosintezė, reviziniai protezai, hibridinės strategijos) bei inovacijas (3D implantai, robotika, kaulų morfologiniai baltymai, kamieninės ląstelės). Rezultatai. B tipo lūžių gydymo rezultatai priklauso nuo tikslios klasifikacijos ir stiebo stabilumo įvertinimo. B1 lūžiams osteosintezė yra veiksminga, o B2/B3 – reikalingas revizinis protezavimas. Kelio sąnario PPL gydymo rezultatai geresni naudojant užrakinamas plokšteles arba modulius. Funkciniai rezultatai dažnai būna prastesni, ypač po sudėtingų atvejų. Naujų technologijų taikymas (3D plokštės, DI analizė) rodo perspektyvas mažinant komplikacijų ir didinant gydymo tikslumą. Išvados. PPL gydymas reikalauja tikslios diagnostikos, klasifikacijos ir personalizuoto chirurginio plano. Inovatyvūs metodai žymiai pagerina rezultatus, tačiau jų integracija į klinikinę praktiką turi būti pagrįsta įrodymais.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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