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Enregistrement W4312114514 · doi:10.1177/10225536221119580

The management of fracture related infections: What practices can be supported by high-level evidence?

2022· review· en· W4312114514 sur OpenAlexaff
Carlos Prada, Francisco Bengoa, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueJournal of orthopaedic surgery · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensImpactUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicinePerioperativePsychological interventionOpen fractureQuality of life (healthcare)Evidence-based medicinePhysical therapySurgeryAlternative medicineOrthopedic surgeryNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,260 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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