Viral infections in orthopedics: A systematic review and classification proposal
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the impact of microbial infections on orthopedic clinical outcomes is well recognized, the influence of viral infections on the musculoskeletal system might have been underestimated. AIM: To systematically review the available evidence on risk factors and musculoskeletal manifestations following viral infections and to propose a pertinent classification scheme. METHODS: We searched MEDLINE, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), the Reference Citation Analysis (RCA), and Scopus for completed studies published before January 30, 2021, to evaluate risk factors and bone and joint manifestations of viral infection in animal models and patient registries. Quality assessment was performed using SYRCLE's risk of bias tool for animal studies, Moga score for case series, Wylde score for registry studies, and Newcastle-Ottawa Scale for case-control studies. RESULTS: Six human and four animal studies were eligible for inclusion in the qualitative synthesis. Hepatitis C virus was implicated in several peri- and post-operative complications in patients without cirrhosis after major orthopedic surgery. Herpes virus may affect the integrity of lumbar discs, whereas Ross River and Chikungunya viruses provoke viral arthritis and bone loss. CONCLUSION: Evidence of moderate strength suggested that viruses can cause moderate to severe arthritis and osteitis. Risk factors such as pre-existing rheumatologic disease contributed to higher disease severity and duration of symptoms. Therefore, based on our literature search, the proposed clinical and pathogenetic classification scheme is as follows: (1) Viral infections of bone or joint; (2) Active bone and joint inflammatory diseases secondary to viral infections in other organs or tissues; and (3) Viral infection as a risk factor for post-surgical bacterial infection.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle