The management of fracture related infections: What practices can be supported by high-level evidence?
Notice bibliographique
Résumé
Fracture related infections (FRIs) are a disabling condition causing significant concern within the orthopaedic community. FRIs have a huge societal and economic burden leading to prolonged recovery times and the potential for becoming chronic conditions or being life-threatening. Despite its importance in our field, the surgical community has just recently agreed on a definition which, added to the lack of surgical trials assessing preventive and treatment interventions have limited our understanding and precipitated wide variations in surgeons' practice. This article aims to review the current practices that can be supported with high-quality evidence. Currently, we have a limited body of high-quality evidence on FRI prevention and treatment. A handful of measures have proven effective, such as the use of prophylactic antibiotics, the use of saline and low pressure as the preferred irrigation solution and the safety of delaying initial surgical débridement more than 6 hours without impacting infection rates for open fracture wounds débridement. Future multicentre trials, properly powered, will shed light on current areas of controversy regarding the benefit of different preoperative and perioperative factors for the prevention and treatment of FRIs. Higher quality evidence is needed to guide surgeons to offer an evidence-based approach to prevent FRI occurrence and to treat patients suffering from them.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».