Tertiary care centre adherence to unified guidelines for management of periprosthetic joint infections: a gap analysis
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> The success rate of surgical treatment for periprosthetic joint infection (PJI) remains inconsistent in the literature. Variability in PJI clinical guidelines and surgeon adherence to guidelines could affect treatment success. The objectives of this study were to appraise current recommendations for PJI management and develop a unified clinical standard of care, to perform a gap analysis of PJI cases in a tertiary institution to determine the rate of guideline adherence, and to determine if adherence to unified PJI guidelines affected 2-year treatment outcomes. <h3>Methods:</h3> We appraised the PJI guidelines from 3 academic medical societies, and consistent statements were aggregated. We retrospectively reviewed all PJI cases in a tertiary care institution. We defined PJI based on Musculoskeletal Infection Society PJI criteria. Surgeon adherence to preoperative, intraoperative, surgical and medical management guidelines was calculated, and we evaluated the association between guideline adherence and 2-year treatment outcomes. <h3>Results:</h3> The institutional rate of PJI was 1.13% (38 of 3368). Treatment success was 57.8% at 2 years. Unified guideline adherence percentages varied substantially: 92% of patients had preoperative erythrocyte sedimentation rate and C-reactive protein, 97% had intraoperative tissue cultures, 42% had appropriate preoperative arthrocentesis, and 74% underwent guideline-appropriate surgery. Performing appropriate preoperative arthrocentesis significantly correlated with positive treatment outcomes at 2 years (<i>p</i> = 0.028). <h3>Conclusion:</h3> Adherence to PJI guidelines varies considerably, indicating that clinicians are either unaware of them or do not recognize their value for PJI treatment. This study shows the need for institution-based PJI treatment pathways that are consistent with published guidelines and the need to monitor adherence.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».