Intraoperative culture positive allograft bone and subsequent postoperative infections: a retrospective review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obtaining intraoperative cultures of allograft bone just before use in orthopedic procedures is standard practice in many centres; however, the association between positive cultures and subsequent surgical infections is unknown. Our study had 3 goals: to determine the prevalence of positive intraoperative allograft culture and subsequent infection; to determine if, in cases of subsequent infection, organisms isolated at reoperation were the same as those cultured from the allograft at the time of the index procedure; and to assess the costs associated with performing intraoperative allograft cultures. METHODS: In this retrospective case series, we obtained data on patients receiving allograft bone between 2009 and 2012. Patients receiving allograft with positive cultures were reviewed to identify cases of significant infection. Organisms isolated at reoperation were compared with the allograft culture taken at the time of implantation, and we performed a cost assessment. RESULTS: Of the 996 allograft bone grafts used, 43 (4.3%) had positive intraoperative cultures and significant postoperative infections developed in 2, requiring reoperation. Antibiotics based on culture results were prescribed in 24% of cases. Organisms cultured at the time of reoperation differed from those isolated initially. The cost of performing 996 allograft cultures was $169 320. CONCLUSION: This series suggests that rates of positive intraoperative bone allograft culture are low, and subsequent infection is rare. In cases of postoperative infection, primary allograft culture and secondary tissue cultures isolated different organisms. Costs associated with performing cultures are high. Eliminating initial culture testing could save $42 500 per year in our health region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».