Risk factors for recurrence of periprosthetic joint infection following operative management: a cohort study with average 5-year follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Background: Periprosthetic joint infections (PJIs) remain challenging to eradicate even after surgical management, which in most cases involves either debridement, antibiotics and implant retention (DAIR) or single- or two-staged revision. The purpose of this study is to determine predictors of PJI recurrence after operative management for PJI, and to determine differences in recurrence-free survival between DAIR and staged revision. Methods: This is a retrospective analysis of prospectively collected data of revision hip and knee arthroplasty surgeries due to PJI between 2011 and 2018 at an academic hospital. Any patient undergoing revision surgery for PJI was included except if the index surgery information was unknown. The primary outcome was confirmed PJI recurrence. Multivariable logistic regression analysis was utilized to determine the relationship between the predictor variables and outcome variable. Log rank testing was used to compare recurrence-free survival between DAIR and staged revision. Results: A total of 89 patients (91 joints) underwent revision surgery due to PJI. Younger age and presence of a sinus tract were statistically significant for risk of PJI recurrence. A multivariable logistic regression model including both variables was significant for predicting recurrence of PJI (χ2=10.2, P=0.006). Survival was not significantly different between patients who underwent DAIR versus a staged revision. Conclusions: Younger patients and those with a chronic sinus tract are at significantly higher risk of recurrent PJI. This study also demonstrated that PJI can be successfully managed in the majority of cases with DAIR or staged revision.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».