【摘 要】
:
目的探讨股骨髁上骨折伴同侧膝关节半月板或韧带损伤的特点及其相关危险因素。方法采用回顾性病例系列研究分析2016年1月至2020年12月天津医院收治的100例股骨髁上骨折伴同侧膝关节半月板或韧带损伤患者的临床资料,其中男55例,女45例;年龄22~78岁[(38.5 ± 3.3)岁]。致伤原因:交通伤45例,摔伤45例,其他10例。骨折AO分型:A1型56例,A2型33例,A3型11例。左侧60例,
【机 构】
:
天津医院放射科 300211,广州中医药大学第三临床医学院,510504,天津医院放射科 300211,天津医院 创伤骨科 300211
论文部分内容阅读
目的探讨股骨髁上骨折伴同侧膝关节半月板或韧带损伤的特点及其相关危险因素。
方法采用回顾性病例系列研究分析2016年1月至2020年12月天津医院收治的100例股骨髁上骨折伴同侧膝关节半月板或韧带损伤患者的临床资料,其中男55例,女45例;年龄22~78岁[(38.5 ± 3.3)岁]。致伤原因:交通伤45例,摔伤45例,其他10例。骨折AO分型:A1型56例,A2型33例,A3型11例。左侧60例,右侧40例。患者均行同侧膝关节MRI检查以明确膝关节半月板与韧带损伤的发生率、部位和严重程度。损伤部位包括膝关节内侧半月板(MM)、外侧半月板(LM)、前交叉韧带(ACL)、后交叉韧带(PCL)、内侧副韧带(MCL)、外侧副韧带(LCL)。采用Stoller四级法评价膝关节半月板损伤程度,Ruiz三级法评价膝关节韧带损伤程度。分析性别、年龄、致伤原因、患侧、骨折AO分型等亚组半月板与韧带损伤的发生率。采用Logistic回归分析,明确股骨髁上骨折伴同侧膝关节半月板或韧带损伤的独立危险因素。
结果76例(76.0%)伴膝关节半月板或韧带损伤(151处不同部位损伤)。29例(29.0%)同时合并半月板及韧带损伤。56例合并半月板损伤患者中,双侧半月板损伤11例。MM损伤32例(32.0%),其中Ⅰ级19例,Ⅱ级12例,Ⅲ级1例;LM损伤35例(35.0%),其中Ⅰ级19例,Ⅱ级14例,Ⅲ级2例。49例合韧带损伤患者中,单韧带损伤22例,双韧带损伤19例,三韧带损伤8例。ACL损伤33例(33.0%),其中Ⅰ级22例,Ⅱ级10例,Ⅲ级1例;PCL损伤4例(4.0%),其中Ⅰ级3例,Ⅱ级1例;MCL损伤28例(28.0%),其中Ⅰ级18例,Ⅱ级9例,Ⅲ级1例;LCL损伤19例(19.0%),其中Ⅰ级12例,Ⅱ级5例,Ⅲ级2例。性别、致伤原因、骨折类型亚组膝关节半月板损伤发生率差异有统计学意义(P < 0.05)。Logistic回归分析结果提示,性别、骨折类型与膝关节半月板损伤显著相关,其中男性(P < 0.05)、A3型骨折(P < 0.01)伴半月板损伤风险明显增高。致伤原因、骨折类型亚组的膝关节韧带损伤发生率差异有统计学意义(P < 0.05);Logistic回归分析结果提示,致伤原因、骨折类型与膝关节韧带损伤显著相关,其中交通伤(P < 0.01)、A3型骨折(P < 0.01)合并韧带损伤风险明显增高。
结论股骨髁上骨折伴同侧膝关节半月板或韧带损伤的发生率较高,且存在同一患者合并多部位损伤的情况,尤以韧带损伤显著。男性、A3型骨折及交通伤为其危险因素,提示临床诊疗时须高度重视。
其他文献
随着社会经济的不断增长,人们的生活水平得到了非常显著的提升,同时人们日常生活中的食物类型也愈加丰富,这在很大程度上满足了人们的物质需求,但是其带来的质量问题和食品安
目的:探讨外科快速康复在腰椎OLIF术式患者围手术理的应用效果.方法:将选取在我科2019-01-2020-12行腰椎OLIF术的40例患者作为研究对象,随机分为对照组和实验组,每组各20例.
定义具有概率影响扩散保证的最小代价种子选择问题,验证了该问题是NP难的,且其影响函数是单调且次模的。将LT模型下的传播网络看成一个不确定图,对不确定图的可能世界进行抽样。为降低计算复杂度,提出一种对抽样图进行路径计数的算法来估计影响传播,使用VC维估计抽样图的数量。基于贪婪方法,提出一种求解该问题的算法,对该算法的误差进行分析。实验结果表明,该算法比其它方法具有更高的性能。
为解决目前点云精简算法适应性差的问题,提出一种基于特征显著性的自适应精简算法。通过对点云FPFH (fast point feature histograms)特征聚类生成特征单词;在考虑单词间差异的基础上,融合单词内部的特征分散程度,形成显著性词典,由词典软编码单点特征,得到点云特征显著性;在均匀网格基础上,若网格内的特征显著性越强,则配置越高的采样率,由此实现点云的自适应精简。实验结果表明,所
目的:研究整体护理干预联合VSD技术对糖尿病足溃疡患者压力性损伤发生率产生影响.方法:选择128例糖尿病足溃疡患者随机分为两组,对照组行常规护理联合VSD技术,研究组在对照组
目的:分析体检工作中肾结石检出情况.方法:10000例体检者均行腹部超声检查,回顾性分析并统计其性别、年龄、肾结石检出情况等,所得数据经统计学检验.结果:10000例体检者肾结
为提高消防培训效果,提出一种基于深度神经网络的对混合现实消防培训数据分类的模型。通过Train2Vec将受训人员在混合现实火灾场景中进行消防培训时所产生的过程数据、生理数据构建为多维培训向量;通过对生成的多维培训向量进行相似度求解,实现将受训人员进行分类的功能,即归为专业消防人员、应对火灾经验丰富人员、未经历过火灾心理素质良好人员和未经历过火灾心理素质较差人员中的某类,为其生成个性化的应对火灾建议和消防培训任务,达到提升培训效果的目的。实验结果表明,该Train2Vec模型预测的身份信息的准确率为92.0
为解决不平衡数据在传统处理方法中容易出现数据的过拟合和欠拟合问题,提出基于统计信息聚类边界的不平衡数据分类方法。去除数据中噪声点,根据数据对象的k距离设定邻域半径,利用对象邻域范围内的k距离统计信息寻找边界点与非边界点;将少数类中的边界点作为样本,采用SMOTE算法进行过采样,对多数类采用基于距离的欠采样删除远离边界的点,得到平衡数集。通过实验结果对比,验证了该算法的G-mean值与F-value值都有提高。
目的:分析对于脑小血管病变的诊断采用磁共振弥散张量成像的临床价值.方法:将根据随机数字表法择取的76例在2017年5月-2020年5月于我院进行脑小血管病变诊疗的病患平均分为研
针对传统股票趋势预测模型中忽略社交媒体文本信息对股价变化的影响和时间序列的平稳性处理、长期依赖等问题,提出一种融合社交媒体文本信息和LSTM的股票趋势预测模型(BiTCN-LSTM)。该模型分为情感分析和金融时序预测两部分。情感分析层将社交媒体文本信息输入到双向时间卷积网络进行特征提取和情感分析,得到积极或者消极的情感分类表示;金融时序预测层使用LSTM神经网络,将差分运算后的股票历史数据和文本情感特征向量加权融合作为网络输入,完成金融时序预测任务。通过上海证券综合指数数据集的实验验证,与传统金融时序预测