Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To report on a 30-year prospective study of deep infection in 1993 consecutive total hip arthroplasties performed by a single surgeon. METHODS: The relations of numerous variables to the incidence of deep infection were studied. RESULTS: The cumulative infection rate after the index total hip arthroplasties rose from 0.8% at 2 years to 1.4% at 20 years; 9.6% of the index operations required further surgery. When infections attributed to these secondary procedures were included, the infection rate rose from 0.9% at 2 years to 2% at 20 years. Although the usual variables increased the incidence of infection, the significant and most precise predictors of infection were radiologic diagnoses of upper pole grade III and protrusio acetabuli, an elevated erythrocyte sedimentation rate, alcoholism and units of blood transfused. CONCLUSION: From 2-20 years, the incidence of deep infection doubled. Preoperative recognition of the first 4 risk factors permits the use of additional prophylactic measures. Spinal or epidural anesthesia reduced the units of blood transfused (the fifth risk factor) and, hence, the risk of infection. Although most deep infections are seeded while the wound is open, there are many possible postoperative causes. In this study, fewer than one-third of the infections that presented after 2 years were related to hematogenous spread. The efficacy of clean air technology was supported, and it is recommended that all measures that may reduce the incidence of deep infection be employed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».