髋部骨折构成了重要的健康挑战,尤其是在老龄化的人群中,导致了大量的发病率和经济负担。大多数髋部骨折是由骨质疏松症和跌倒的组合引起的。准确评估髋部骨折风险对于确定高风险个体和实施有效的预防策略至关重要。当前的临床工具,例如断裂风险评估工具(FRAX),主要依赖于大量人群研究得出的临床风险因素的统计模型。但是,这些工具通常缺乏捕获直接影响骨折易感性的个体生物力学因素。因此,基于图像的生物力学方法主要利用双能X射线吸收仪(DXA)和定量计算机层析成像(QCT),它引起了人们的关注,因为它们的潜力提供了对骨骼强度的更精确评估的潜力,并具有涉及跌倒的影响,从而增强了风险预测的准确性。生物力学方法依赖于两个基本组成部分:评估骨骼强度并预测降落引起的撞击力。在基于图像的有限元(Fe)建模中进行了显着进步,以进行骨骼强度分析和降落诱导的影响力的动态模拟,但仍然存在重大挑战。在这篇综述中,我们研究了这些领域的最新进展,并强调了要提高领域并改善断裂风险预测的主要挑战。
目的:术后心脏事件 (PCE) 是老年人髋部骨折手术后的主要不良事件之一。现有的心脏风险评估工具存在一些局限性,并不是专门为接受髋部骨折手术的老年患者设计的。本研究旨在开发并内部验证用于预测这些患者 PCE 的列线图。患者和方法:我们对 2015 年 7 月至 2021 年 12 月期间在我院接受髋部骨折手术的 992 名年龄≥65 岁的患者进行了回顾性研究。收集了患者的人口统计学和临床数据。使用最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 回归选择预测因子,并使用多元逻辑回归构建列线图。通过引导进行内部验证。模型的判别能力由受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 决定。评估了该模型的校准和临床效用。将列线图的预测能力和临床益处与修订的心脏风险指数 (RCRI) 进行了比较。结果:构建了包括全身麻醉、美国麻醉师协会(ASA)分级、心力衰竭史、严重心律失常史、冠状动脉疾病史、术前血小板计数和血清肌酐7个变量的列线图。该列线图具有良好的预测能力(AUC = 0.875,95% 置信区间[CI]:0.828– 0.918)。校准图和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示校准效果良好(P = 0.520)。决策曲线分析和临床影响曲线证实了临床实用性。该列线图的预测能力和临床实用性优于RCRI。结论:我们开发了一种易于使用的列线图来预测老年髋部骨折患者的PCE。该预测模型可有效识别PCE高风险患者,并可能有助于围手术期管理优化。
抽象客观髋部骨折是一种普遍的状况,老年人的死亡率很高。我们试图为老年髋部骨折患者开发基于列克的生存预测模型。设计回顾性案例对照研究。从医学信息收入ini III(模拟III v.1.4)中设置数据。参与者根据MIMIC-III v.1.4滤除了老年髋部骨折患者的临床特征,包括基本信息,合并症,严重程度评分,实验室测试和治疗。方法和主要结局指标研究中包括的所有患者均来自重症监护,并随机分为训练和验证集(7:3)。根据检索到的数据,最低绝对收缩和选择操作员(LASSO)回归和多个逻辑回归分析用于识别1年死亡率的独立预测变量,然后构建了风险预测的标题图。通过一致性索引(C-索引),接收器操作特征曲线,决策曲线分析(DCA)和校准曲线评估了列格图模型的预测值。这项研究中总共包括341例髋部骨折患者; 121例案件在1年内死亡。在套索回归和多重逻辑回归分析后,新的列诺图包含年龄,体重,淋巴细胞计数的比例,肝病,恶性肿瘤和充血性心力衰竭的预测变量。结论新的预测模型为老年髋部骨折患者的1年死亡率提供了个性化预测。在验证集中,构造的模型证明了以0.738(95%CI 0.674至0.802)为0.738(95%CI 0.674至0.802)的令人满意的歧视,在验证集中为0.713(95%CI 0.608至0.819)。校准曲线在预测和观察到的概率之间显示出良好的拟合程度,而DCA证实了该模型的临床实用性。与其他髋部骨折模型相比,我们的命名图特别适合预测关键患者的长期死亡率。
便秘是患者手术后最常见的问题之一。手术麻醉,食欲不足,体育锻炼有限和阿片类止痛药都可能导致便秘。在您住在医院时,您会得到粪便软化剂:colace(docusate Sodiuie)和miralax(聚乙二醇)。除非您患有腹泻,否则继续在家中继续。吃富含纤维的食物和喝大量水也会有所帮助。含有高纤维的食物组包括全谷物,豆类,水果和蔬菜。如果您两天内没有排便,请每天两次服用Miralax。如果您在另外两天内仍然没有排便,并且您没有肾脏/肾脏问题的历史,请喝½瓶柠檬酸镁。如果4小时后没有排便,则剩余的1/2。不要让便秘持续太久。如果在这些干预措施后仍然没有排便,请联系您的初级保健医师或Ortho外科医生。