Tratamiento de fracturas abiertas de tibia grado IIIB-IIIC de Gustilo con colgajos libres microvascularizados

Los objetivos de este artículo son aportar nuestra experiencia en el tratamiento de las fracturas tibiales tipo IIIBIIIC mediante colgajos libres y presentar nuestro protocolo de actuación ante este tipo de lesiones. El estudio incluye una serie de 49 pacientes en los que se realizaron un total de 51 colgajos libres. El desbridamiento y la estabilización ósea se practicaron el día 1 de la lesión. El número de desbridamientos hasta cobertura fue de 1 a 3 (media 2,1). El tiempo medio desde la lesión a la cobertura definitiva fue de 9,3 días. Hubo supervivencia en 46 colgajos (90,2%), y los 5 fallidos se resolvieron mediante 2 colgajos de piernas cruzadas, un segundo colgajo libre y 2 amputaciones infracondíleas. Obtuvimos consolidación primaria en 23 casos (47% de los pacientes). En el resto realizamos procedimientos ortopédicos secundarios con un 4% de osteomielitis crónicas y un 4% de pseudoatrosis infectadas, una de las cuales requirió amputación secundaria. En total hubo 3 amputaciones, con un 94% de piernas salvadas. El tratamiento de estos pacientes se debe llevar a cabo en un centro hospitalario donde haya estrecha colaboración entre traumatólogos y cirujanos plásticos. A pesar del avance en todas las especialidades implicadas, creemos que la adecuada cobertura con colgajos microvascularizados es clave para obtener la consolidación, sin infección, de estas fracturas

Crowdsourced analysis of clinical trial data to predict amyotrophic lateral sclerosis progression

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a fatal neurodegenerative disease with substantial heterogeneity in its clinical presentation. This makes diagnosis and effective treatment difficult, so better tools for estimating disease progression are needed. Here, we report results from the DREAM-Phil Bowen ALS Prediction Prize4Life challenge. In this crowdsourcing competition, competitors developed algorithms for the prediction of disease progression of 1,822 ALS patients from standardized, anonymized phase 2/3 clinical trials. The two best algorithms outperformed a method designed by the challenge organizers as well as predictions by ALS clinicians. We estimate that using both winning algorithms in future trial designs could reduce the required number of patients by at least 20%. The DREAM-Phil Bowen ALS Prediction Prize4Life challenge also identified several potential nonstandard predictors of disease progression including uric acid, creatinine and surprisingly, blood pressure, shedding light on ALS pathobiology. This analysis reveals the potential of a crowdsourcing competition that uses clinical trial data for accelerating ALS research and development