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背景:私たちの目的は、Lauge-Hansen(LH)と足首骨折のMuller AO分類システムが、観察された損傷のメカニズムに基づいてin vivoでの損傷と相関するかどうかを評価することでした。 方法:潜在的な研究候補者のビデオがYouTube.comでレビューされました。足首骨折を維持する可能性が高い傷害メカニズムによってビデオを分類できる場合、個人は参加のために募集されました。対応する損傷X線写真が得られました。損傷メカニズムは、LHシステムを協同組合/外部回転(SER)、協同組合/内転(SAD)、回内回転/外部回転(PER)、または回内/誘duction(PAB)として分類しました。対応するX線写真は、LHシステムとAOシステムによって分類されました。 結果:対応するX線写真を備えた30の怪我ビデオが収集されました。レビューされたビデオクリップのうち、16は悲しいメカニズムを持ち、14はメカニズムごとにありました。26個の足首骨折、3つの非骨折、1つの亜もの脱臼がありました。悲しいメカニズムを備えた12の骨折には、対応する悲しい骨折パターンがありました。5つのメカニズムには、骨折パターンごとに5つのメカニズムがありました。メカニズムごとに8つのメカニズムにはSer骨折パターンがあり、1つは悲しい骨折パターンがありました。AO分類が使用された場合、12回のSADタイプの負傷はすべて44A型骨折を持っていましたが、14人あたり14個の負傷により、9個の44B骨折、2個の44C骨折、3回の43A骨折が生じました。 結論:足首骨折の傷害ビデオクリップが対応するX線写真と一致した場合、LHシステムは、変形損傷メカニズムからの骨折パターンの予測において65%(17/26)でした。AO分類システムを使用した場合、一貫性は81%(21/26)でした。AOの分類は、純粋にX線撮影システムとしての開発にもかかわらず、LHシステムよりも密接に、観察された損傷のメカニズムに基づいて、in vivo損傷と相関していました。 証拠レベル:レベルIV、ケースシリーズ。
背景:私たちの目的は、Lauge-Hansen(LH)と足首骨折のMuller AO分類システムが、観察された損傷のメカニズムに基づいてin vivoでの損傷と相関するかどうかを評価することでした。 方法:潜在的な研究候補者のビデオがYouTube.comでレビューされました。足首骨折を維持する可能性が高い傷害メカニズムによってビデオを分類できる場合、個人は参加のために募集されました。対応する損傷X線写真が得られました。損傷メカニズムは、LHシステムを協同組合/外部回転(SER)、協同組合/内転(SAD)、回内回転/外部回転(PER)、または回内/誘duction(PAB)として分類しました。対応するX線写真は、LHシステムとAOシステムによって分類されました。 結果:対応するX線写真を備えた30の怪我ビデオが収集されました。レビューされたビデオクリップのうち、16は悲しいメカニズムを持ち、14はメカニズムごとにありました。26個の足首骨折、3つの非骨折、1つの亜もの脱臼がありました。悲しいメカニズムを備えた12の骨折には、対応する悲しい骨折パターンがありました。5つのメカニズムには、骨折パターンごとに5つのメカニズムがありました。メカニズムごとに8つのメカニズムにはSer骨折パターンがあり、1つは悲しい骨折パターンがありました。AO分類が使用された場合、12回のSADタイプの負傷はすべて44A型骨折を持っていましたが、14人あたり14個の負傷により、9個の44B骨折、2個の44C骨折、3回の43A骨折が生じました。 結論:足首骨折の傷害ビデオクリップが対応するX線写真と一致した場合、LHシステムは、変形損傷メカニズムからの骨折パターンの予測において65%(17/26)でした。AO分類システムを使用した場合、一貫性は81%(21/26)でした。AOの分類は、純粋にX線撮影システムとしての開発にもかかわらず、LHシステムよりも密接に、観察された損傷のメカニズムに基づいて、in vivo損傷と相関していました。 証拠レベル:レベルIV、ケースシリーズ。
BACKGROUND: Our aim was to assess whether the Lauge-Hansen (LH) and the Muller AO classification systems for ankle fractures radiographically correlate with in vivo injuries based on observed mechanism of injury. METHODS: Videos of potential study candidates were reviewed on YouTube.com. Individuals were recruited for participation if the video could be classified by injury mechanism with a high likelihood of sustaining an ankle fracture. Corresponding injury radiographs were obtained. Injury mechanism was classified using the LH system as supination/external rotation (SER), supination/adduction (SAD), pronation/external rotation (PER), or pronation/abduction (PAB). Corresponding radiographs were classified by the LH system and the AO system. RESULTS: Thirty injury videos with their corresponding radiographs were collected. Of the video clips reviewed, 16 had SAD mechanisms and 14 had PER mechanisms. There were 26 ankle fractures, 3 nonfractures, and 1 subtalar dislocation. Twelve fractures with SAD mechanisms had corresponding SAD fracture patterns. Five PER mechanisms had PER fracture patterns. Eight PER mechanisms had SER fracture patterns and 1 had SAD fracture pattern. When the AO classification was used, all 12 SAD type injuries had a 44A type fracture, whereas the 14 PER injuries resulted in nine 44B fractures, two 44C fractures, and three 43A fractures. CONCLUSION: When injury video clips of ankle fractures were matched to their corresponding radiographs, the LH system was 65% (17/26) consistent in predicting fracture patterns from the deforming injury mechanism. When the AO classification system was used, consistency was 81% (21/26). The AO classification, despite its development as a purely radiographic system, correlated with in vivo injuries, as based on observed mechanism of injury, more closely than did the LH system. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV, case series.
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