Combination Tests in the Diagnosis of Chronic Periprosthetic Joint Infection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objective was to identify combination tests used to diagnose chronic periprosthetic joint infection (PJI) and develop a stepwise decision-making tool to facilitate diagnosis. METHODS: We conducted a systematic review of existing combinations of serum, synovial, and tissue-based tests for diagnosing chronic PJI after hip or knee replacement. This work is an extension of our systematic review of single tests, from which we chose eligible studies that also described the diagnostic performance of combination tests. RESULTS: Thirty-seven eligible articles described the performance of 56 combination tests, of which 8 combinations had at least 2 studies informing both sensitivity and specificity. We also identified 5 types of combination tests: (1) a type-I Boolean combination, which uses Boolean logic (AND, OR) and usually increases specificity at the cost of sensitivity; (2) a type-II Boolean combination, which usually increases sensitivity at the cost of specificity; (3) a triage-conditional rule, in which the value of 1 test serves to triage the use of another test; (4) an arithmetic operation on the values of 2 tests; and (5) a model-based prediction rule based on a fitted model applied to biomarker values. CONCLUSIONS: Clinicians can initiate their diagnostic process with a type-II Boolean combination of serum C-reactive protein (CRP) and interleukin-6 (IL-6). False negatives of the combination can be minimized when the threshold is chosen to reach 90% to 95% sensitivity for each test. Once a joint infection is suspected on the basis of serum testing, joint aspiration should be performed. If joint aspiration yields a wet tap, a leukocyte esterase (LER) strip is highly recommended for point-of-care testing, with a reading of ++ or greater indicating PJI; a reading below ++ should be followed by one of the laboratory-based synovial tests. If joint aspiration yields a dry tap, clinicians should rely on preoperative tissue culture and histological analysis for diagnosis. Combinations based on triage-conditional, arithmetic, and model-based prediction rules require further research. LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic Level III. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,038 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».