EPIDEMIOLOGÍA DE LAS FRACTURAS PERIPROTÉSICAS DE CADERA EN EL HCU
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCCIÓN: La fractura periprotésica de cadera es una patología relativamente infrecuente, de difícil manejo y potencialmente grave, sobre todo si tenemos en cuenta la morbimortalidad y la disfuncionalidad que acarrea. Está en relación con mecanismos de baja energía y hay multitud de factores que aumentan el riesgo de padecer una fractura periprotésica. OBJETIVO: El objetivo principal de este estudio es conocer el perfil epidemiológico y las características de las fracturas periprotésicas en nuestra población (sector III de la provincia de Zaragoza). Otros objetivos son comparar la mortalidad de nuestro hospital respecto a otras series publicadas y conocer y cuantificar los factores de riesgo que se asocian con la mortalidad de los pacientes intervenidos de fractura periprotésica en nuestro Servicio. MATERIAL Y MÉTODOS: Se ha realizado un estudio retrospectivo observacional descriptivo y analítico de una muestra tomada del HCU Lozano Blesa desde octubre 2010 a octubre 2016. La muestra es de 75 pacientes. RESULTADOS: De los 75 participantes 26 son hombres (34.7%) y 49 mujeres (65.3%). La edad media fue 81.01 (78.89-83.14), los pacientes estuvieron ingresados de media 15.23 días (desviación típica 7.93). La media de tiempo en meses desde la implantación de la prótesis hasta la fractura fue de 99.78 (79.1-109.47). De los 75 casos a estudio fallecieron durante el seguimiento 33 pacientes (44%). La media de tiempo medida en meses desde que sucede la fractura periprotésica hasta el fallecimiento de los pacientes fue de 18.21 (11.35-25.05). DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES: El estudio de las fracturas periprotésicas es complejo debido a los múltiples factores involucrados en su etiopatogenia. Las fracturas periprotésicas son más frecuentes en mujeres, en pacientes con factores de riesgo médicos como la toma de algunas sustancias y factores quirúrgicos relativos al implante. La clasificación de Vancouver define la fractura y determina el tratamiento, aunque actualmente está en entre dicho y es el cirujano el que decide finalmente optar por una osteosíntesis o un recambio en las fracturas de tipo B sin estar del todo claro qué es lo más adecuado. Es una patología que presenta gran mortalidad por lo que se requiere una actuación sobre los factores de riesgo para evitarla.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".