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Enregistrement W3034162865 · doi:10.1302/2046-3758.99.bjr-2020-0023.r1

Surgical site infection after hip fracture surgery

2020· article· en· W3034162865 sur OpenAlexaboutno aff
James Masters, David Metcalfe, Joon Ha, Andrew Judge, Matthew L. Costa

Notice bibliographique

RevueBone and Joint Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHip and Femur Fractures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHip fractureConfidence intervalIncidence (geometry)Surgical site infectionRetrospective cohort studySurgeryCohort studyMeta-analysisOdds ratioInternal medicineOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims This study explores the reported rate of surgical site infection (SSI) after hip fracture surgery in published studies concerning patients treated in the UK. Methods Studies were included if they reported on SSI after any type of surgical treatment for hip fracture. Each study required a minimum of 30 days follow-up and 100 patients. Meta-analysis was undertaken using a random effects model. Heterogeneity was expressed using the I 2 statistic. Risk of bias was assessed using a modified Newcastle-Ottawa Scale (NOS) system. Results There were 20 studies reporting data from 88,615 patients. Most were retrospective cohort studies from single centres. The pooled incidence was 2.1% (95% confidence interval (CI) 1.54% to 2.62%) across ‘all types’ of hip fracture surgery. When analyzed by operation type, the SSI incidences were: hemiarthroplasty 2.87% (95% CI 1.99% to 3.75%) and sliding hip screw 1.35% (95% CI 0.78% to 1.93%). There was considerable variation in definition of infection used, as well as considerable risk of bias, particularly as few studies actively screened participants for SSI. Conclusion Synthesis of published estimates of infection yield a rate higher than that seen in national surveillance procedures. Biases noted in all studies would trend towards an underestimate, largely due to inadequate follow-up.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,011
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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