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Enregistrement W7117866177 · doi:10.1055/s-0045-1814414

Risk Factors for Clavicle Refracture after Plate Removal: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· article· en· W7117866177 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Ramadhan Ghifari, Faiq Faisol, Ghossan Faisol

Notice bibliographique

RevueLibyan International Medical University Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder and Clavicle Injuries
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClavicleOdds ratioOddsMEDLINELower riskRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although uncommon, clavicle refracture following plate removal poses a major clinical concern. Identifying risk factors may help guide decisions on patient selection for plate removal. The study aims to systematically review and meta-analyze the available literature on risk factors associated with clavicle refracture after plate removal. We conducted a search in PubMed, Scopus, and ScienceDirect and included studies that compared patients with and without refracture after clavicle plate removal. Risk factors were pooled using odds ratios (OR) and standardized mean differences (SMDs), with a random or fixed-effects model depending on heterogeneity. The Newcastle-Ottawa Scale was used to appraise the quality of studies. Five retrospective studies were included, comprising a total of 1,135 patients who met the inclusion criteria. We found that female gender (OR: 0.30; 95% CI: 0.18–0.51) was associated with a lower observed refracture incidence, although this finding is likely confounded. In contrast, lower body weight SMD: 0.65; 95% CI: 0.28–1.03), smaller clavicle diameter (SMD: 0.57; 95% CI: 0.15–0.98), and shorter clavicle length (SMD: 0.68; 95% CI: 0.26–1.09) were significantly associated with an increased risk of refracture. This is the first meta-analysis to identify risk factors for clavicle refracture following plate removal. These findings may inform cautious risk–benefit discussions but do not support individualized prognostication at this time. Overall, the certainty is low, and these results should be interpreted as hypotheses to be tested in future studies, rather than as definitive predictors to guide clinical decision-making.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,043
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeMéta-analyse
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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