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Malleolar Zone Algorithm | 儿童耳廓骨折评估
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Malleolar Zone Algorithm | 儿童耳廓骨折评估

臼齿区算法是由 达扬等人 (2004). 他们的目标是制定一个最大灵敏度的临床预测规则,以识别 18 岁以下儿童踝关节受伤后的骨折情况。 这包括胫骨、腓骨或距骨骨折。

他们认为这种新的心肺复苏术非常重要,因为在儿童群体中进行的渥太华踝关节规则验证研究得出了相互矛盾的结果。

最近的一项系统审查 Barelds et al. (2017)汇集了三项研究的结果,报告了踝关节区算法的阳性似然比为 1.24,阴性似然比为 0.23,我们认为,该算法具有中等临床价值。 

踝骨区算法如下,旨在识别 18 岁以下儿童在急性踝关节扭转损伤后发生的重大或高风险骨折。

首先,您要检查外侧或内侧踝骨的任何部位是否有压痛。 

如果第一步结果为阴性,则评估腓骨近端是否有触痛。 如果是这种情况,骨折的风险就很高。

如果在迈出第一步时发现踝骨有触痛,请检查孩子是否能走 4 步。 如果孩子无法做到这一点,骨折的风险就会很高。

如果孩子能走四步,但外侧或内侧踝骨肿胀,那么骨折的风险也很高,需要进行放射检查。

 

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筛查踝关节骨折的其他常见检查包括

伯尔尼踝关节规则

中足区算法

低风险踝关节规则

渥太华脚踝规则

 

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