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Record W6925044741 · doi:10.17169/refubium-32645

Inzidenz von postoperativen periprothetischen Frakturen unterschiedlicher Schaftsysteme

2022· article· de· W6925044741 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicOrthopaedic implants and arthroplasty
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCardiothoracic surgeryHip surgeryOsteosynthesisImplant

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hintergrund: Postoperative periprothetische Frakturen sind eine seltene Komplikation nach Implantation einer Hüftendoprothese. Vor dem Hintergrund steigender Implantationszahlen betrifft dies jedoch eine zunehmende Zahl von Patienten. Ziel: Ziel dieser monozentrischen retrospektiven Studie ist es, die Inzidenz postoperativer periprothetischer Frakturen sowie die Prävalenz ausgewählter Risikofaktoren zu evaluieren. Der Schwerpunkt liegt dabei vor allem auf den implantatspezifischen Risikofaktoren. Methoden: Im Rahmen der Studie wurden retrospektiv aus 11.325 Hüftendoprothesenimplantationen alle periprothetischen Frakturen, die im Zeitraum von 2007 bis 2017 in einer überregionalen Klinik für orthopädische Chirurgie (Orthopädische Chirurgie München) diagnostiziert wurden, erfasst. Des Weiteren wurden demographische (Geschlecht, Alter) als auch implantatbezogene Informationen (Implantat, Frakturlokalisation) sowie Komorbiditäten (kardiologische, endokrinologische, rheumatologische), Dauermedikation sowie Rauchverhalten und Alkoholkonsum aus der klinikinternen Datenbank erhoben. Ergebnisse: 33 Patienten mit 34 periprothetischen Frakturen (Alter 68 ± 8 Jahre, 26,5% männlich, 73,5% weiblich) wurden in die Studie eingeschlossen. Die häufigste Indikation zur Implantation der Hüftendoprothese in der Studienpopulation war eine Koxarthrose. Die Gesamt-10-Jahres-Inzidenz periprothetischer Frakturen bei 11.325 Implantationen im Studienzeitraum betrug 0,28%. Es wurden unterschiedliche Häufigkeiten in der Fraktur-Klassifikation (Vancouver A 20,6%, Vancouver B1 5,9%, Vancouver B2 61,8%, Vancouver B3 5,9%, Vancouver C 2,9%) und Unterschiede bezüglich des Intervalls zwischen Implantation und Fraktur (30 Frühfrakturen [Auftreten im ersten postoperativen Jahr] nach 24 ± 20 Tagen; vier Spätfrakturen [Auftreten nach dem ersten postoperativen Jahr] nach 1604 ±1411 Tagen) gefunden. Die verwendeten Implantat-Typen (Fitmore: n=2475 [21,9%], SL-Plus MIA: n=2185 [19,3%], CLS: n=2891 [25,5%], sonstige Implantate: n=3774 [33.3%]) zeigten unterschiedliche relative Frakturrisiken (Fitmore 2,44, SL-Plus-Mia 1,17, CLS 0,7). Bei allen Schafttypen waren jeweils die häufigsten Frakturen vom Typ Vancouver B2, wobei sich die meisten B2-Frakturen unter dem Fitmore-Schaft, gefolgt von SL-Plus MIA-Schaft und dem CLS-Schaft ereigneten. Vancouver A-Frakturen wurden dreimal häufiger unter CLS diagnostiziert wie jeweils unter Fitmore und SL-Plus MIA. In 50% der Fälle konnte kein Frakturauslöser angegeben werden. Die Prävalenz einiger Risikofaktoren, die bereits in anderen Studien untersucht wurden, wie Rauchen, Rheumatoide Arthritis und Osteoporose, war in dieser Studienpopulation geringer als im gesamtdeutschen Durchschnitt. Hypothyreose und arterielle Hypertension waren Komorbiditäten mit einer hohen Prävalenz in dieser Studie. Fazit: Periprothetische Frakturen sind eine seltene Komplikation nach Hüftendoprothesenimplantation. Die Wahl des Implantats, Besonderheiten bei der Implantationstechnik und der Implantatverankerung sowie das Vorliegen bestimmter Komorbiditäten könnten das Frakturrisiko wesentlich beeinflussen. Durch ein besseres Verständnis der Risikofaktoren könnte die Inzidenz periprothetischer Frakturen in der Zukunft gesenkt werden.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.024

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.238 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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