Proximale Femurfrakturen bei liegender Hüftgelenkstotalendoprothese
Bibliographic record
Abstract
Die Inzidenz periprothetischer Frakturen am proximalen Femur bei liegender Hüftgelenksprothese nimmt aufgrund der demografischen Entwicklung und der damit verbundenen höheren Lebenserwartung, der steigenden Zahl der implantierten Prothesen sowie des vermehrten Auftretens von Osteoporose und des höheren Aktivitätsniveaus der älteren Bevölkerung zu. Neben der Lokalisation der Fraktur und der Stabilität der Prothese sind insbesondere auch patientenspezifische individuelle Faktoren für die Planung des therapeutischen Vorgehens zu berücksichtigen. Für diese Frakturform hat sich in den letzten Jahren die Vancouver-Klassifikation nach Duncan und Masri im klinischen Alltag durchgesetzt. Sie berücksichtigt neben der Lokalisation der Fraktur und der Stabilität der Prothese auch die Knochenqualität und liefert so Hinweise für die Auswahl des richtigen Behandlungsverfahrens. Die Therapie der proximalen periprothetischen Femurfraktur ist sehr differenziert und reicht von der konservativen Therapie über die operative Stabilisierung bis hin zum totalen endoprothetischen Femurersatz, und sollte unter optimaler Vorbereitung und besten Operationsbedingungen an spezialisierten Zentren erfolgen. Neue interdisziplinäre multimodale Therapieansätze können helfen, der zu erwartenden weltweiten Zunahme der periprothetischen Frakturen zu begegnen.
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 | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".