Infection in Orthopaedics
Notice bibliographique
Résumé
Infection in orthopaedic trauma patients is a common problem associated with significant financial and psychosocial costs, and increased morbidity. This review outlines technologies to diagnose and prevent orthopaedic infection, examines implant-related infection and its management, and discusses the treatment of post-traumatic osteomyelitis. The gold standard for diagnosing infection has a number of disadvantages, and thus new technologies to diagnose infection are being explored, including multilocus polymerase chain reaction with electrospray ionization-mass spectrometry and optical imaging. Numerous strategies have been employed to prevent orthopaedic infection, including use of antibiotic-impregnated implant coatings and cement; however, further research is required to optimize these technologies. Biofilm formation on orthopaedic implants is attributed to the glycocalyx-mediated surface mode of bacterial growth and is usually treated through a secondary surgery involving irrigation, debridement and the appropriate use of antibiotics, or complete removal of the infected implant. Research into the treatment of post-traumatic osteomyelitis has focused on developing an optimal local antibiotic delivery vehicle, such as antibiotic-impregnated polymethylmethacrylate (PMMA) cement beads or bioabsorbable bone substitute (BBS) delivery systems. As these new technologies to diagnose, prevent and treat orthopaedic infection advance, the incidence of infection will decrease and patient care will be optimized.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».