Functional outcome of infected endoprosthesis: A 20-year retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Bone tumours are increasingly treated with limb-salvage surgeries. However, implant infection is a devastating complication, greatly affecting the functional outcome. Yet, data on functional outcome post-implant infection are scarce. This study aims to determine the functional outcome and implant survival of these patients. METHODS: Patients' data on endoprosthetic replacement surgeries at our institution (January 1996-December 2016) was retrospectively reviewed. Information was available for 161 patients and was analysed using SPSS and SMART Partial Least Squares. Functional outcome was determined using the Musculoskeletal Tumor Society (MSTS) and Toronto Extremity Salvage Score (TESS) scoring system. RESULTS: Both mean rank MSTS (33.14 vs 87.02) and TESS (48.17 vs 85.13) scores were significantly lower in the infected group. These differences remained statistically significant after excluding amputation and rotationplasty cases within the infected group. Even after the resolution of infection, both MSTS and TESS remained significantly higher in the non-infected group. However, analysis of the infected group showed no significant differences in functional outcome between persistent and resolved infections (implant in-situ). Age significantly impacted the functional outcome for both the non-infected and infected groups, while local recurrence and metastasis significantly impacted the non-infected cases. Local tumour recurrence was lower in infected endoprosthetic patients (8.3% vs 10.5%). 56% of infected implants were removed; the majority were treated with two-stage revision surgery. CONCLUSION: Endoprosthesis infection worsens the overall functional outcome. Additional factors affecting functional outcome were age, presence of local recurrence and metastatic disease. Local tumour recurrence was lower amongst infected endoprosthesis cases, and >50% of infected implants were removed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».