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Enregistrement W917179445 · doi:10.1007/s11999-015-4366-y

Does Open Reduction and Internal Fixation versus Primary Arthrodesis Improve Patient Outcomes for Lisfranc Trauma? A Systematic Review and Meta-analysis

2015· review· en· W917179445 sur OpenAlexaff
Nicholas Smith, Craig Stone, Andrew Furey

Notice bibliographique

RevueClinical Orthopaedics and Related Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal fixationMeta-analysisConfidence intervalRelative riskArthrodesisSurgeryReduction (mathematics)Systematic reviewMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although Lisfranc injuries are uncommon, representing approximately 0.2% of all fractures, they are complex and can result in persistent pain, degenerative arthritis, and loss of function. Both open reduction and internal fixation (ORIF) and primary fusion have been proposed as treatment options for these injuries, but debate remains as to which approach is better. QUESTIONS/PURPOSES: We asked whether ORIF or primary fusion led to (1) fewer reoperations for hardware removal; (2) less frequent revision surgery; (3) higher patient outcome scores; and (4) more frequent anatomic reduction. METHODS: A systematic review was performed using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. Three trials met the criteria for inclusion within the meta-analysis. Qualifying articles for the meta-analysis had data extracted independently by two authors (NS, AF). The quality of each study was assessed using the Center for Evidence Based Medicine's evaluation strategy; data were extracted from articles rated as good and fair: two and one article, respectively. RESULTS: The risk ratio for hardware removal was 0.23 (95% confidence interval [CI], 0.11-0.45; p < 0.001) indicating more hardware removal for ORIF than fusion. For other revision surgery, the risk ratio for ORIF was 0.36 (95% CI, 0.08-1.59; p = 0.18) favoring neither. Similarly, neither was favored using patient-reported outcomes; the standard mean difference was calculated to be 0.50 (95% CI, -2.13 to 3.12; p = 0.71). When considering the risk of nonanatomic alignment, neither was favored (risk ratio, 1.48; 95% CI, 0.34-6.38; p = 0.60). CONCLUSIONS: The surgeon should consider the increased risk of hardware removal along with its associated morbidity and discuss this with the patient preoperatively when considering ORIF of Lisfranc injuries. Because no new trials have been performed since 2012, further randomized controlled trials will be needed improve our understanding of these interventions. LEVEL OF EVIDENCE: Level I, therapeutic study.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,053
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,356
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,167 · 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
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

Citations120
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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