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Enregistrement W4297107097 · doi:10.21037/aoj-22-4

Risk factors for recurrence of periprosthetic joint infection following operative management: a cohort study with average 5-year follow-up

2022· article· en· W4297107097 sur OpenAlex
Seper Ekhtiari, Aaron Gazendam, Ahmed Saidahmed, Danielle Petruccelli, Mitchell Winemaker, Justin D. de Beer, Vivek Shah, Thomas J. Wood

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Joint · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeriprostheticLogistic regressionSurgeryRetrospective cohort studyCohortArthroplastyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,276 · 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