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Enregistrement W2750238789 · doi:10.1093/ofid/ofx163.060

Factors Associated with Success in Revision Surgery for Infected Hip and Knee Arthroplasties

2017· article· en· W2750238789 sur OpenAlexaffabout
Christopher Kandel, David Backstein, Abhilash Sajja, Allison McGeer

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryUnivariate analysisStage (stratigraphy)CohortMultivariate analysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with prosthetic joint infections (PJIs) often fail treatment. We aimed to describe the characteristics and outcomes of PJIs managed at a tertiary institution in Canada. Methods We assembled a cohort of patients undergoing surgical revision for hip or knee PJIs from January 1, 2010 until December 31, 2014 at our referral hospital by searching procedure descriptions from operative listings. Patient characteristics were abstracted by chart review. Treatment failure (TF) was defined by PJI recurrence requiring surgery, receipt of suppressive antimicrobials, amputation, excision or death. Results 243 individuals with a PJI undergoing a revision surgery were included. Median age was 69 years, 111 (46%) were males, 118 (49%) involved hips, 125 (51%) were knees, incision and drainage was performed in 53 (22%), a two-stage procedure was undertaken in 168 (69%), and a one-stage procedure in 18 (7%). Most PJIs were monomicrobial (50%); with coagulase negative staphylococci (35%) and Staphylococcus aureus (18%) the most common. TF occurred in 85/171 (47%): 53 (62%) required revision surgery, 23 (27%) chronic suppressive antimicrobials, 5 (6%) amputation, and 4 (5%) died (Table 1). On univariate analysis incision and drainage was associated with failure (OR 2.8, 95% CI 1.3–5.8, P = 0.002) while a two-stage procedure (OR 0.4, 95% CI 0.2–0.8, P = 0.009) and chronic symptoms (OR 0.4, 95% CI 0.2–0.8, P = 0.008) were protective. No risk factors for TF were identified on multivariable analysis. Conclusion PJIs are challenging to eradicate. New treatment paradigms are needed. Disclosures A. McGeer, Hoffman La Roche: Investigator, Research grant. GSK: Investigator, Research grant. Sanofi pasteur: Investigator, Research grant

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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