Vitamin C to Prevent Complex Regional Pain Syndrome in Patients With Distal Radius Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether vitamin C is effective in preventing complex regional pain syndrome (CRPS) in patients with distal radius fractures. DATA SOURCES: MEDLINE (1946 to present), EMBASE (1974 to present), and The Cochrane Library (no date limit) were systematically searched up to September 6, 2014, using MeSH and EMTREE headings with free text combinations. STUDY SELECTION: Randomized trials comparing vitamin C against placebo were included. No exclusions were made during the selection of eligible trials on the basis of patient age, sex, fracture severity, or fracture treatment. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently screened articles, extracted data, and applied the Cochrane Risk of Bias tool. Evidence was graded using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. DATA SYNTHESIS: Heterogeneity was quantified using the χ test and the I statistic. Outcome data were combined with a random effects model. RESULTS: Across 3 trials (n = 890) of patients with distal radius fractures, vitamin C did not reduce the risk for CRPS (risk ratio = 0.45; 95% confidence interval, 0.18-1.13; I = 70%). This result was confirmed in sensitivity analyses to test the importance of missing data because of losses to follow-up under varying assumptions. Heterogeneity was explained by diagnostic criteria, but not regimen of vitamin C or fracture treatment. CONCLUSIONS: The evidence for vitamin C to prevent CRPS in patients with distal radius fractures fails to demonstrate a significant benefit. The overall quality of the evidence is low, and these results should be interpreted in the context of clinical expertise and patient preferences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».