Postoperative Infections in Craniofacial Reconstructive Procedures
Notice bibliographique
Résumé
The rate of, and possible risk factors for, postoperative craniofacial infection is unclear. To investigate this problem, we reviewed 349 cases of craniofacial skeletal procedures performed from 1996 to 1999 at our institution. Infection rate was determined and correlated with the use of implants, operative site, and cause of deformity. The inclusion criteria consisted of all procedures requiring autologous or prosthetic implantation in craniofacial skeletal sites, as well as all procedures involving bone or cartilage resection, osteotomies, debridement, reduction and/or fixation. Procedures that did not involve bone or cartilage surgery were excluded. The criteria for diagnosis of infection included clinical confirmation and one or more of 1) intravenous or oral antibiotic treatment outside of the prophylactic surgical regimen; 2) surgical intervention for drainage, irrigation, and or debridement; and 3) microbiological confirmation. Among the 280 surgical cases that fit the inclusion criteria and had complete records, there were 23 cases of postoperative infection (8.2%). The most common site for postoperative infection was the mandible (infection rate = 16.7%). Multiple logistic regression analysis revealed gunshot wound to be the most significant predictor of postoperative infection. Additionally, porous polyethylene implantation through a transoral route was correlated with a significant risk of postoperative infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».