Application of additive technologies in the treatment of patients with gunshot wounds of the elbow joint

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: Management of patients with upper extremity gunshot wounds that have destroyed the elbow joint is a major challenge in modern traumatic and orthopedic surgery.

AIM: To assess medium-term surgical outcomes in patients with upper extremity gunshot wounds that have destroyed the elbow joint who received combination treatment using additive technology.

MATERIALS AND METHODS: Between 2022 and 2024, 25 patients with upper extremity gunshot wounds that have destroyed the elbow were treated using additive technology in the Center for Traumatology and Orthopedics of the Burdenko Main Military Clinical Hospital of the Ministry of Defense of Russia. All patients were male, with a mean age of 34.5±7.82 years. The mean time from injury to elbow replacement surgery was 193±39 days. The range of motion in the elbow joint was assessed. The QuickDASH and the Oxford Elbow Score were used to subjectively assess treatment outcomes after 3 and 6 months. CT examinations were performed at each stage.

RESULTS: A follow-up examination after 6 months showed an improvement in the range of motion in the majority of patients. The following criteria indicated a positive outcome: range of motion without limitations (Table 4, RF Government Decree No. 565 of July 4, 2013, On Approval of the Regulation on Military Medical Examination), QuickDASH score <45, and Oxford Elbow Score >70. The outcome was good in 17 (68%) patients and satisfactory in 5 (20%) patients. Three (12%) patients had postoperative complications (one patient’s elbow implant component was destroyed, and two patients developed deep periprosthetic infections), resulting in poor outcomes. Thus, the elbow joint function was successfully restored using additive technology in 22 (88%) patients.

CONCLUSION: In patients with upper extremity gunshot wounds that have destroyed the elbow joint, additive technology rapidly and completely restores the upper extremity function. However, the long-term outcomes of this treatment need to be investigated further.

作者简介

Artur Kerimov

Main Military Clinical Hospital named after academician N.N. Burdenko

Email: kerartur@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5783-6958
SPIN 代码: 3131-1308

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, 3 Gospitalnaya pl., 105094 Moscow

Evgeniy Kukushko

Main Military Clinical Hospital named after academician N.N. Burdenko

Email: doctrauma87@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2941-9601
SPIN 代码: 6736-1323

MD

俄罗斯联邦, 3 Gospitalnaya pl., 105094 Moscow

Evgeniy Murzin

Main Military Clinical Hospital named after academician N.N. Burdenko

编辑信件的主要联系方式.
Email: murzin1992@list.ru
ORCID iD: 0000-0003-2879-6509
SPIN 代码: 9952-2795

MD

俄罗斯联邦, 3 Gospitalnaya pl., 105094 Moscow

Igor Onnitsev

Main Military Clinical Hospital named after academician N.N. Burdenko

Email: ionnicev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3858-2371
SPIN 代码: 9659-4740

MD, Dr. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, 3 Gospitalnaya pl., 105094 Moscow

Igor Khominets

Main Military Clinical Hospital named after academician N.N. Burdenko

Email: khominets24_91@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0964-653X
SPIN 代码: 5928-5370

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, 3 Gospitalnaya pl., 105094 Moscow

Vladimir Besedin

Main Military Clinical Hospital named after academician N.N. Burdenko

Email: BesedinVD@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9087-1421
SPIN 代码: 9908-6830

MD

俄罗斯联邦, 3 Gospitalnaya pl., 105094 Moscow

Anna Kucherenko

Main Military Clinical Hospital named after academician N.N. Burdenko

Email: gaydykovaanna94@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-1884-8446
SPIN 代码: 9391-4436
俄罗斯联邦, 3 Gospitalnaya pl., 105094 Moscow

参考

  1. Khominets VV, Kudyashev AL, Dresvyannikov AS, et al. Experimental assessment of the severity of concussion injury of the knee and elbow joints. Vestnik Rossijskoj voenno-medicinskoj akademii. 2016;(2):126–130. (In Russ.). EDN: WDCIKT
  2. Trishkin DV, Kryukov EV, Alekseev DE, et al. Military field surgery. National leadership. Samokhvalov IM, editor. 2nd ed., reprint. and add. Moscow: GEOTAR-Media; 2024. 1056 р. (In Russ.). doi: 10.33029/9704-8036-6-VPX-2024-1-1056
  3. Prokhorenko VM, Alexandrov TI, Chorny SI, Slobodskoy AB. Endoprosthetics of the elbow joint in intraarticular fractures and the consequences of injuries. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2017;(5):144. (In Russ.). EDN: ZQNHIZ
  4. Gritsuk AA, Lychagin AV, Kryukov EV, et al. Features of prosthetics of the elbow joint in case of wounds and injuries: long-term results. Voenno-medicinskij zhurnal. 2017;338(12):37–44. (In Russ.). doi: 10.17816/RMMJ73433
  5. Su A, Al’Aref SJ. History of 3D Printing. In: 3D Printing Applications in Cardiovascular Medicine. 2018. Р. 1–10. doi: 10.1016/B978-0-12-803917-5.00001-8
  6. Hoang D, Perrault D, Stevanovic M. Surgical applications of three-dimensional printing: a review of the current literature. Ann Transl Med. 2016;4(23):456. doi: 10.21037/atm.2016.12.18
  7. Aliev AG, Ambrosenkov AV, Kovalenko AN, et al. Cross-cultural adaptive adaptation and validation of the Russian version of the Oxford Elbow Score questionnaire for patients with elbow joint pathology. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2017;(5). (In Russ.). doi: 10.17513/spno.26900
  8. Morrey BF, Askew LJ, Chao EY. A biomechanical study of normal functional elbow motion. J Bone Joint Surg AM. 1981;63(6):872–877.
  9. Aliev AG, Ambrosenkov AV, Cherkasov MA, et al. The history of the development of elbow arthroplasty. Vestnik travmatologii i ortopedii im. N.N. Priorova. 2021;28(2):55–62. (In Russ.). doi: 10.17816/vto44908
  10. Everding NG, Maschke SD, Hoyen HA, Evans PJ. Prevention and treatment of elbow stiffness: A 5-year update. J Hand Surg Am. 2013;38(12):2496–2507. doi: 10.1016/j.jhsa.2013.06.007
  11. Davey MS, Hurley ET, Gaafar M. Long-term outcomes of total elbow arthroplasty: a systematic review of studies at 10-year follow-up. J Shoulder Elbow Surg. 2021;30:1423–1430. doi: 10.1016/j.jse.2020.11.014
  12. Macken AA, Prkic A, Kodde IF. Global trends in indications for total elbow arthroplasty: a systematic review of national registries. EFORT Open Rev. 2020;5(4):215–220. doi: 10.1302/2058-5241.5.190036
  13. Davydov DV, Brizhan LK, Kerimov AA, et al. The use of additive technologies in the replacement of gunshot defects of limb bones. Vestnik Nacional’nogo mediko-hirurgicheskogo centra im. N.I. Pirogova. 2022;17(4):57–64. (In Russ.). doi: 10.25881/20728255_2022_17_4_2_57
  14. Wu N, Li S, Liu Y, et al. Novel exploration of 3D printed personalized total elbow arthroplasty to solve the severe bone defect after internal fixation failure of comminuted distal humerus fracture: a case report. Medicine. 2020;99(31):e21481. doi: 10.1097/MD.0000000000021481

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Assessment of the condition of the soft tissues upon admission of the patient to the hospital.

下载 (159KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Evacuation of wound fluid using vacuum therapy.

下载 (217KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Prepared wound for closure of the skin defect.

下载 (207KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Algorithm for preparing a patient for individual endoprosthetics. Note. ПХО — primary surgical treatment.

下载 (374KB)
索引源数据
6. Fig. 5. X-ray of patient A. right elbow joint with an antibacterial cement spacer installed.

下载 (110KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Creation of a 3D computer model: a — bone skeleton without external fixation devices, b — simulated elbow joint implant.

下载 (131KB)
索引源数据
8. Fig. 7. View of an individual endoprosthesis.

下载 (130KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Evaluation of treatment results using the Quick DASH functional scale (scores, Me [Q1; Q3]).

下载 (87KB)
索引源数据
10. Fig. 9. Assessment of treatment results using the Oxford Elbow Score functional scale (points, Me [Q1; Q3]).

下载 (87KB)
索引源数据
11. Fig. 10. Collapsed ulnar component.

下载 (118KB)
索引源数据
12. Fig. 11. Patient D.: a — appearance of the wound upon admission, b — radiographs upon admission.

下载 (300KB)
索引源数据
13. Fig. 12. Patient D. Appearance of the elbow joint after wound healing.

下载 (156KB)
索引源数据
14. Fig. 13. Plastic model of an implant with an elbow joint.

下载 (63KB)
索引源数据
15. Fig. 14. Patient D. Bone resection using individual templates: a — humerus, b — ulna.

下载 (317KB)
索引源数据
16. Fig. 15. Patient D. Intraoperative assessment of the range of motion of the elbow joint after implantation of the endoprosthesis: a — extension, b — neutral position, c — flexion.

下载 (438KB)
索引源数据
17. Fig. 16. Patient D. X-ray control after surgery: a — anterior-posterior projection, b — lateral projection.

下载 (99KB)
索引源数据
18. Fig. 17. Patient D. Functional result after 3 months: a — flexion, b — extension.

下载 (208KB)
索引源数据
19. Fig. 18. Patient D. Functional result after 3 months: a — pronation, b — neutral position, c — supination.

下载 (231KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».