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Enregistrement W7127769136

Study of morbidity and mortality in type B periprosthetic hip fractures

2024· dissertation· es· W7127769136 sur OpenAlexaboutno aff
Alba Castillo Vergara

Notice bibliographique

RevueUCrea (University of Cantabria) · 2024
Typedissertation
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationIncidence (geometry)Elderly peoplePopulation ageing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCCIÓN. Las fracturas periprotésicas de cadera son cada vez más frecuentes. Es una patología de difícil manejo y potencialmente grave, especialmente si tenemos en cuenta la morbimortalidad y la pérdida de funcionalidad que conlleva. Existen multitud de factores que aumentan el riesgo de padecer una fractura periprotésica de cadera. En esta actualización se revisarán diferentes estudios con el fin de comprender mejor los factores de riesgo, las complicaciones y las opcionesterapéuticas asociadas con este tipo de fracturas. MATERIAL Y MÉTODOS. Revisión bibliográfica de la literatura utilizando la base de datos de PubMed. Se utilizaron términos de búsqueda específicos relacionados con las fracturas periprotésicas de cadera y la clasificación de Vancouver tipo B. Se incluyeron estudios publicados en inglés y español hasta la fecha más reciente disponible y se excluyeron todos aquellos estudios que no proporcionaban información relevante sobre la incidencia, factores de riesgo, morbimortalidad, opciones de tratamiento o resultados clínicos de este tipo de fracturas. Las palabras clave utilizadas fueron: Fracturas periprotésicas de cadera, morbimortalidad, fracturas tipo B de Vancouver. CONCLUSIONES La alta incidencia de complicaciones y mortalidad relacionadas con las fracturas periprotésicas de cadera tipo B de Vancouver representa un desafío importante tanto para los pacientes como para los profesionales de la salud. Por tanto, es necesario adoptar un enfoque integral y multidisciplinario con el fin de mejorar los resultados y la calidad de vida de los pacientes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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