Osteosíntesis de doble tornillo en un modelo de fractura de escafoides inestable: una comparación biomecánica de dos configuraciones de tornillos

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Double-Screw Osteosynthesis in an Unstable Scaphoid Fracture Model: A Biomechanical Comparison of Two Screw Configurations – Journal of Hand Surgery (jhandsurg.org)
  • Aunque existe evidencia de que un solo tornillo de compresión sin cabeza es suficiente para la fijación de la mayoría de las fracturas de escafoides, se ha demostrado que la osteosíntesis de doble tornillo produce mayor resistencia al fallo y rigidez que un solo tornillo. Sin embargo, no se ha determinado el efecto biomecánico de diferentes configuraciones de tornillos.
  • No existen diferencias biomecánicas significativas entre los tornillos de compresión sin cabeza dobles alineados coronal o sagital en un modelo de fractura de escafoides con pérdida ósea.
  • En los casos en los que se considere la fijación del escafoides con tornillos dobles, la colocación de tornillos dobles puede quedar a discreción del cirujano y puede estar determinada por la facilidad de acceso, la preferencia quirúrgica y la orientación de la fractura.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34690014/

https://www.jhandsurg.org/article/S0363-5023(21)00550-5/fulltext

Surke C, Huntington LS, Zhang X, Ek ETH, Ackland D, Tham SK. Double-Screw Osteosynthesis in an Unstable Scaphoid Fracture Model: A Biomechanical Comparison of Two Screw Configurations. J Hand Surg Am. 2022 Nov;47(11):1118.e1-1118.e8. doi: 10.1016/j.jhsa.2021.08.019. Epub 2021 Oct 22. PMID: 34690014.

Copyright © 2022 American Society for Surgery of the Hand. Published by Elsevier Inc. All rights reserved.

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Dr. Eduardo Hernández Mendez-Villamil

 

Dr. Eduardo Hernández Mendez-Villamil / Cirugía de la Mano y Microcirugía / Ortopedia y Traumatología. Hospital Ángeles México / Agrarismo # 208 consultorio 555 Torre B Col. Escandon, Alcaldía Miguel Hidalgo C.P. 11800 Ciudad de México. Teléfonos: 43360868 y 43360869

 

Un algoritmo de aprendizaje automático para estimar la probabilidad de una verdadera fractura de escafoides después de un traumatismo en la muñeca

¡Nuevo #VisualAbstract!

Un #algoritmo de #aprendizaje automático para estimar la probabilidad de una verdadera fractura de #escafoides después de un traumatismo en la #muñeca

#DecisionRule #fractura #escafoides #CirugíaDeLaMano #fracture #scaphoid #HandSurgery

A Machine Learning Algorithm to Estimate the Probability of a True Scaphoid Fracture After Wrist Trauma – Journal of Hand Surgery (jhandsurg.org)
  • Para identificar predictores de una verdadera fractura de escafoides entre pacientes con dolor de muñeca radial después de un trauma agudo, entrene 5 algoritmos de aprendizaje automático (ML) para predecir la probabilidad de fractura de escafoides y diseñe una regla de decisión para iniciar imágenes avanzadas en pacientes de alto riesgo.
  • El algoritmo ML calculó con precisión la probabilidad de fractura del escafoides en función del dolor del escafoides en la desviación cubital, el sexo, la edad y el mecanismo de la lesión. La regla de decisión ML puede reducir el número de pacientes que se someten a imágenes avanzadas en un tercio con un pequeño riesgo de pasar por alto una fractura. Se requiere validación externa antes de la implementación.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35667955/

https://www.jhandsurg.org/article/S0363-5023(22)00190-3/fulltext

Bulstra AEJ; Machine Learning Consortium. A Machine Learning Algorithm to Estimate the Probability of a True Scaphoid Fracture After Wrist Trauma. J Hand Surg Am. 2022 Jun 3:S0363-5023(22)00190-3. doi: 10.1016/j.jhsa.2022.02.023. Epub ahead of print. PMID: 35667955.

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Diagnóstico de sospechas de fracturas de escafoides

  • »: Las sospechas de fracturas de escafoides son un desafío diagnóstico y terapéutico a pesar de los avances en el conocimiento sobre estas lesiones y técnicas de imagen. Los riesgos y restricciones de la inmovilización de rutina, así como la restricción de actividades en una población joven y activa, deben sopesarse con los riesgos de pseudoartrosis que se asocian con una fractura omitida.
  • »: La prevalencia de fracturas verdaderas entre las fracturas sospechosas es baja. Esto reduce en gran medida la probabilidad estadística de que una prueba de diagnóstico positiva se corresponda con una fractura verdadera, lo que reduce el valor predictivo positivo de una investigación.
  • »: No existe un estándar de referencia de consenso para una verdadera fractura; por lo tanto, se requieren métodos estadísticos alternativos para calcular la sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos positivos y negativos.
  • »: Las reglas de predicción clínica que incorporan un conjunto de factores demográficos y clínicos pueden permitir la estratificación de imágenes secundarias, lo que, a su vez, podría aumentar la probabilidad previa a la prueba de una fractura de escafoides y mejorar el rendimiento diagnóstico de las sofisticadas investigaciones radiográficas disponibles.
  • »: Las calculadoras de probabilidad derivadas del aprendizaje automático pueden aumentar la estratificación del riesgo y pueden mejorar mediante el reentrenamiento, aunque estos beneficios teóricos necesitan una evaluación prospectiva adicional.
  • »: Las redes neuronales convolucionales (CNN) son una forma de inteligencia artificial que ha demostrado ser muy prometedora en el reconocimiento de fracturas de escafoides en radiografías. Sin embargo, en el escenario de diagnóstico más desafiante de una fractura de escafoides supuesta o «clínica», las CNN aún no han demostrado ser superiores a un diagnóstico realizado por un cirujano experimentado.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34879033/

https://journals.lww.com/jbjsreviews/Abstract/2021/12000/Diagnosis_of_Suspected_Scaphoid_Fractures.1.aspx

https://jbjs.org/reader.php?id=210732&rsuite_id=3133196&native=1&topics=hw%20ta&source=JBJS_Reviews%2F9%2F12%2Fe20.00247%2Fabstract#info

Stirling PHC, Strelzow JA, Doornberg JN, White TO, McQueen MM, Duckworth AD. Diagnosis of Suspected Scaphoid Fractures. JBJS Rev. 2021 Dec 8;9(12). doi: 10.2106/JBJS.RVW.20.00247. PMID: 34879033.

Copyright © 2021 by The Journal of Bone and Joint Surgery, Incorporated

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