Optimising detection and prevention of prosthetic joint infections
Notice bibliographique
Résumé
Translation of best practices to clinical practice can be a considerably lengthy process. Reducing surgical site infections (SSIs) following primary hip and knee arthroplasties is a crucial endeavour in light of the continued rise in the number of these operations being performed and the morbidity associated with prosthetic joint infections (PJIs).1 A number of interventions have been successful in lowering SSI rates following orthopaedic procedures, with those targeting Staphylococcus aureus particularly effective given that it is the most common pathogen.2 Measures to reduce SSIs are evidence-based, relatively straightforward and cheap, yet widespread implementation remains elusive. Perioperative staphylococcal decolonisation represents a substantial cost savings opportunity given the economic burden associated with PJIs, including revision operations, rehospitalisation and prolonged antibiotic courses .3 Calderwood et al 4 report on the impact of disseminating a SSI prevention bundle for hip and knee PJIs using a pre-existing platform designed for quality improvement initiatives. States with hospitals participating in the quality improvement initiative were compared with those who were interested in participating, revealing a reduction in SSI incidence following primary hip and knee arthroplasty. The size and scope of the intervention (193 hospitals in 5 states) were equally as impressive as the reduction in SSI rates observed (PJI reductions in intervention states exceeded the declines in comparator states by 12%–15%). The bundle included a number of simple measures: S. …
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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 | 0,007 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,010 |
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 ».