ระดับ C· งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์การศึกษาย้อนหลังEurope PMCเข้าถึงฉบับเต็มได้ฟรี

Establishment and validation of an interactive web-based calculator for predicting postoperative functional recovery in metatarsal fracture patients: A LASSO regression model approach

Xiao Q., Hou G., Liu S., Zhou S., Chen W., Zhang Y.

การศึกษาย้อนหลัง ในกลุ่มตัวอย่าง 555 ราย เกี่ยวกับ ข้อเท้าและเท้า ตีพิมพ์ในวารสาร PLoS One ปี 2025 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed

เปิดรายการอ่านของฉัน
ระดับ C· งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์ระดับหลักฐานของงานวิจัยนี้

มีหลักฐานในมนุษย์ระยะต้น เช่น case series หรือกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ที่กำลังสำรวจประโยชน์ที่เป็นไปได้

  • ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
  • ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
  • ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
  • ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
  • กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
อ่านคำอธิบายระดับหลักฐาน A–D

ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์

ประเภทการศึกษา
การศึกษาย้อนหลัง
วารสาร
PLoS One (2025)
จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
555
แหล่งข้อมูล
Europe PMC
PMID
40460102
PMCID
PMC12132955
DOI
10.1371/journal.pone.0323609

บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)

Background Metatarsal fractures rank among the ten most common fractures.Comprehensive studies on postoperative functional recovery remain limited. A reliable predictive model for recovery outcomes is essential for optimizing patient care. Objective To develop and validate a predictive model for postoperative functional recovery in metatarsal fracture patients and implement it as an interactive web-based calculator. Methods This retrospective study included 555 metatarsal fracture patients (2018-2022), with 425 in the training cohort and 130 in the validation cohort. The outcome variable was postoperative recovery as assessed by the AOFAS midfoot scoring system. LASSO regression identified significant predictors of recovery,the selected variables underwent binary logistic regression analysis to identify independent risk factors. A prediction model was constructed using the training cohort and visualized through a nomogram. Model validation was performed internally through bootstrapping and externally using the validation cohort. The model was implemented as an interactive web calculator using R Shiny. Results At final follow-up, 71.71% of patients achieved good recovery (AOFAS score >80). The model identified ten independent risk factors, including residence location, smoking status, obesity, rehabilitation training, educational level, age, injury mechanism, infection, and anem

สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์

  • • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้
  • • ไม่มีกลุ่มควบคุมที่เหมาะสม จึงไม่สามารถแยกผลของการรักษาออกจากปัจจัยอื่นได้

ระดับหลักฐาน

มีหลักฐานในมนุษย์ระยะต้น เช่น case series หรือกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ที่กำลังสำรวจประโยชน์ที่เป็นไปได้

ดูวิธีจัดระดับหลักฐาน
Metatarsal BonesHumansPostoperative PeriodNomogramsRisk FactorsRetrospective StudiesRecovery of FunctionInternetAdultAged

ดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้

งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง