Bibliographic record
Abstract
목적: 인공 고관절 치환술 이후에 발생한 대퇴 스템 주위 골절을 Vancouver 방식에 따라 분류하고 각각의 치료 결과를 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 1991년 8월부터 2008년 2월까지, 인공 고관절 치환술 이후에 발생한 대퇴 스템 주위 골절, 총 44명 44예 중 최소 1년 이상 추시가 기능하였던 32예를 대상으로 하였으며, Beals와 Tower의 기준을 이용하여 치료결과를 판정하였다. 결과: 치료결과는 우수가 27예, 불량이 5예로, 불량한 결과를 보인 5예 중 불유합이 4예에서 발생되어 3예에서는 내고정술을 시행하였고, 나머지 1예는 보존적 치료를 시행하였다. 불량한 결과를 보인 나머지 1예는 시멘트형 스템 B1형 골절 치료 후 스템에서 이완이 발생되었으며, 추가로 중장기 추시에서 4예(시멘트형 스템 B1형 골절 3예, 시멘트형 스템 C형 골절 l예)에서 스템의 이완이 발생되어 총 5예에서 재치환술을 시행하였다. 결론: 무시멘트형 B1형 골절과 시멘트 시용 유무와 상관없이 B2, B3형 골절은 Vancouver 분류 및 이에 따른 치료원칙이 우수함을 확인할 수 있었다. 하지만, 시멘트형 스템 B1형 골질의 경우 치료 후, 불유합, 대퇴 스템의 이완 등이 초래되는 불량한 치료 결과를 보여 내고정시 골이식술을 포함한 견고한 고정이나 스템 재치환술이 필요하다. 골다공증이 있는C형 골절에서도 불량한 치료 결과를 보일 수 있어 세심한 주의를 요한다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".