Surgical duration is associated with an increased risk of periprosthetic infection following total knee arthroplasty: A population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Total knee arthroplasty (TKA) is one the most common elective procedures in the world. Post-operative infection is one of its most devastating complications, often necessitating multiple additional surgeries. We aimed to describe the relationship between surgical duration and risk of deep infection following primary elective TKA. Methods In this cohort study we analyses primary TKAs done between 2009 and 2016 in Ontario, Canada. We utilized restricted cubic splines to identify a threshold of surgical duration that was associated with an increased risk for infection requiring surgery. Patients with a ‘short' duration of surgery were matched to those with a ‘long' duration on patient age (±3 years), patient sex, severe obesity (BMI > 40), the primary surgeon, the hospital and the type of anesthetic. Findings In 92,343 primary TKAs, the median surgical duration was 106 min. We identified a cut-point of 100 min that was associated with an increased risk for infection. Subsequently, 17,815 TKA recipients with a ‘long' procedure length were matched to those with a ‘short' procedure length. ‘Long' procedures had a higher rate of deep infection (1.1% versus 0.6%, p < 0.0001). This was equal to a relative risk of 1.81 ( p < 0.0001). Interpretation In a cohort of TKA recipients, we found that procedure lengths longer than 100 min were associated with a significantly increased risk of deep infection requiring surgery. This time threshold serves a useful time-point to identify patients that require closer surveillance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».