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Enregistrement W7106342662 · doi:10.48620/92523

The epidemiology of scaphoid fractures and non-unions in Switzerland: a nationwide analysis of the socioeconomic impact.

2025· article· en· W7106342662 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen Access CRIS of the University of Bern · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Surgery and Rehabilitation
Établissements canadiensHand and Upper Limb Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologySocioeconomic statusWristIncidence (geometry)Scaphoid boneScaphoid fractureRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scaphoid fractures are the second most common wrist injury after distal radius fractures and primarily affect young individuals in their most productive working years. Some scaphoid fractures fail to heal, potentially resulting in chronic pain, functional impairment, and long-term osteoarthritis in the wrist, which may require salvage procedures and can have a significant impact on work capacity. Considerable debate exists around the biological and injury-related risk factors for scaphoid non-unions, as well as the criteria for surgical intervention. However, epidemiological data are still limited, often derived from small populations, and incidence reports about scaphoid non-unions remain inconsistent. In a retrospective analysis of over 9 Mio injuries, recorded by the Swiss National Accident Insurance (Suva) Statistical Service from 2008 to 2021, we identified 16,691 scaphoid fractures. The male-to-female ratio was 4:1 for both scaphoid fractures and non-unions. The rate of primary surgery was 1:3. Around 14% of scaphoid fractures progressed to non-union, and 3% developed posttraumatic arthritis. Patients with non-unions were three times more likely to be unable to work for more than 12 months. Blue-collar workers were particularly at risk for a non-union and for extended work absence. Notably, the type of treatment (surgical or non-surgical) had no significant effect on work absence-non-union itself was the key determinant.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, 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
Résumé présentoui

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