Особливості передопераційної підготовки при лікуванні колінного суглобу у пацієнтів з гемофілією
Notice bibliographique
Résumé
Цитуйте українською у Ванкувер стилі: Бансал А, Шкребко В. Особливості передопераційної підготовки при лікуванні колінного суглобу у пацієнтів з гемофілією. Експериментальна і клінічна медицина. 2023;92(2):6-13. https://doi.org/10.35339/ekm.2023.92.2.bas Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.15601192 Резюме Гемофілію вважають гематологічно-ортопедичним захворюванням, що розвивається внаслідок ураження різних анатомічних структур опорно-рухової системи, серед яких майже у всіх хворих домінують синовіальні суглоби (так звані «суглоби-мішені»). Метою дослідження була розробка та впровадження сучасного алгоритму передопераційної підготовки при хірургічному лікуванні патології колінного суглоба у пацієнтів з гемофілією. Було проаналізовано 61 випадок гемофілії у пацієнтів, що знаходились на стаціонарному та амбулаторному лікуванні у КНП «Київська міська клінічна лікарня № 9» у період з 2008 до 2022 роки. Розширений алгоритм передопераційної підготовки включав у себе додаткові інструментальні методи дослідження і розрахунок дефіциту факторів згортання крові, що дало змогу проводити більш ефективну профілактику геморагічні ускладнення у цієї категорії хворих. Після впровадження нашого алгоритму передопераційної підготовки у пацієнтів з патологією колінного суглоба та гемофілією ми досягли співставних з літературними джерелами клінічних результатів. Ключові слова: ортопедія, гематологічно-ортопедичні захворювання, алгоритми передопераційної підготовки. Cite in English in Vancouver style: Bansal A, Shkrebko V. Features of preoperative preparation in the treatment of the knee joint in patients with hemophilia. Experimental and Clinical Medicine. 2023;92(2):6-13. https://doi.org/10.35339/ekm.2023.92.2.bas [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.15601192 Abstract Hemophilia is considered a hematological-orthopedic disease that develops as a result of damage to various anatomical structures of the musculoskeletal system, among which the synovial joints (so-called "target joints") dominate in almost all patients with hemophilia. The purpose of the study was to develop and implement a modern preoperative preparation algorithm for surgical treatment of knee joint pathology in patients with hemophilia. In order to carry out our research, we analyzed 61 cases of hemophilia that were under inpatient and outpatient treatment at the "Kyiv City Clinical Hospital No.9" in the period from 2008 to 2022. Open or arthroscopic knee synovectomy was performed in 22 (36.1%) examined patients of our study. Indications for synovectomy were the presence of hemarthrosis 4–5 times a year or more, presence of deformity and pain syndrome. Total knee arthroplasty was performed in 39 (63.9%) patients. The indication for this operation was the presence of deforming arthrosis of the knee joint with impaired walking and standing function.The expanded algorithm of preoperative preparation included additional instrumental methods of research and calculation of the deficiency of blood coagulation factors, which made it possible to prevent hemorrhagic complications in this category of patients. Operations on patients with hereditary coagulation disorders should be performed under the supervision of hematologists specializing in coagulation disorders and preferably working in specialized centers that have all the necessary resources for the proper diagnosis and treatment of hemophilia. In order to minimize the risks of hemorrhagic complications, we strongly recommend treating such patients with the participation of a multidisciplinary team of specialists, drawing up an individual therapy plan before the operation, and conducting the operation in centers specializing in the treatment of patients with hemophilia. Keywords: orthopedics, hematological and orthopedic diseases, preoperative preparation algorithms.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,031 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».