Predictors of Treatment Failure for Hip and Knee Prosthetic Joint Infections in the Setting of 1- and 2-Stage Exchange Arthroplasty: A Multicenter Retrospective Cohort
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Prosthetic hip and knee joint infections (PJIs) are challenging to eradicate despite prosthesis removal and antibiotic therapy. There is a need to understand risk factors for PJI treatment failure in the setting of prosthesis removal. Methods A retrospective cohort of individuals who underwent prosthesis removal for a PJI at 5 hospitals in Toronto, Canada, from 2010 to 2014 was created. Treatment failure was defined as recurrent PJI, amputation, death, or chronic antibiotic suppression. Potential risk factors for treatment failure were abstracted by chart review and assessed using a Cox proportional hazards model. Results A total of 533 individuals with prosthesis removal were followed for a median (interquartile range) of 814 (235–1530) days. A 1-stage exchange was performed in 19% (103/533), whereas a 2-stage procedure was completed in 88% (377/430). Treatment failure occurred in 24.8% (132/533) at 2 years; 53% (56/105) of recurrent PJIs were caused by a different bacterial species. At 4 years, treatment failure occurred in 36% of 1-stage and 32% of 2-stage procedures (P = .06). Characteristics associated with treatment failure included liver disease (adjusted hazard ratio [aHR], 3.12; 95% confidence interval [CI], 2.09–4.66), the presence of a sinus tract (aHR, 1.53; 95% CI, 1.12–2.10), preceding debridement with prosthesis retention (aHR, 1.68; 95% CI, 1.13–2.51), a 1-stage procedure (aHR, 1.72; 95% CI, 1.28–2.32), and infection due to Gram-negative bacilli (aHR, 1.35; 95% CI, 1.04–1.76). Conclusions Failure of PJI therapy is common, and risk factors are not easily modified. Improvements in treatment paradigms are needed, along with efforts to reduce orthopedic surgical site infections.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle