Synovial fluid IL-1β appears useful for the diagnosis of chronic periprosthetic joint infection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the role of synovial fluid interleukin (IL)-1β in diagnosing chronic periprosthetic joint infection (PJI) and to identify the optimal threshold of synovial fluid IL-1β for differentiating chronic PJI from aseptic failure after knee and hip arthroplasties. METHODS: Between January 2019 and December 2019, we prospectively included patients scheduled to have a revision surgery for chronic PJI or aseptic failure after total joint arthroplasty. Then, synovial IL-1β was additionally measured along with routine preoperative diagnostic serum and synovial biomarkers. The receiver operating characteristic (ROC) curves and area under the curve (AUC) were analyzed for each biomarker to determine diagnostic efficacy. RESULTS: Of the 93 patients included, their demographic data were not found to be statistically significant. The median synovial IL-1β levels were significantly higher in the chronic PJI group than in the aseptic group (894.73 pg/mL vs. 34.49 pg/mL, P<0.01). The AUC for synovial fluid IL-1β was 0.991, which was higher than serum ESR (0.627) and CRP (0.712). The optimal threshold value for detecting chronic PJI of synovial IL-1β was 312.7 pg/mL, with a sensitivity of 97.3% and a specificity of 94.64%. And the combined measurement of synovial fluid IL-1β and synovial fluid PMN% can led to a specificity of 1, and a negative predictive value (NPV) of 1. CONCLUSIONS: The present study demonstrated that synovial fluid IL-1β is a valuable biomarker for detection of chronic PJI. The combination of synovial fluid IL-1β and PMN% led to an improvement in specificity compared with evaluation of each single index. TRIAL REGISTRATION: This study was prospectively registered on the Chinese Clinical Trial Registry (a non-profit organization, established according to both the WHO International Clinical Trials Register Platform Standard and Ottawa Group Standard), and the registering number was ChiCTR1800020440 . Registered on December 29, 2018.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».