Implant surface modifications as a prevention method for periprosthetic joint infection caused by <i>Staphylococcus aureus</i>: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Background: Periprosthetic joint infection is the most common infection due to joint replacement. It has been reported that, over a 5-year time span, 3.7 % of cases occurred annually. This statistic has increased to 6.86 % over 16 years. Thus, an effective method is required to reduce these complications. Several strategies such as coating methods with various materials, such as antibiotics, silver, and iodine, have been reported. However, the best preventive strategy is still undetermined. Therefore, this systematic review aims to evaluate the outcome of coating methods on joint arthroplasty as a treatment or preventive management for infection complications. Methods: Eligible articles were systematically searched from multiple electronic databases (PubMed, Cochrane library, and ScienceDirect) up to 2 June 2022. Based on the criterion inclusion, eight articles were selected for this study. The Newcastle–Ottawa scale (NOS) was used to assess the quality of the study, and the meta-analysis test was conducted with Review Manager 5.4. Results: The quality of the articles in this study is in the range of moderate to good. It was found that the application of modified antibiotic coatings significantly reduced the occurrence of periprosthetic joint infection (PJI) (p 0.03), and silver coating could not significantly (p 0.47) prevent the occurrence of PJI. However, according to the whole aspect of coating modification, the use of antibiotics, silver, and iodine can minimize the occurrence of PJI (p <0.0001). Conclusion: Coating methods using antibiotics are an effective method that could significantly prevent the occurrence of PJI. On the other hand, coating with non-antibiotic materials such as silver could not significantly prevent the incidence of PJI.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».