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Enregistrement W4318943887 · doi:10.1097/oi9.0000000000000231

Change in Gustilo-Anderson classification at time of surgery does not increase risk for surgical site infection in patients with open fractures: A secondary analysis of a multicenter, prospective randomized controlled trial

2022· article· en· W4318943887 sur OpenAlexaff
Daniel Axelrod, Marianne Comeau‐Gauthier, Carlos Prada, Sofia Bzovsky, Diane Heels‐Ansdell, Brad Petrisor, Kyle J. Jeray, Mohit Bhandari, Emil H. Schemitsch, Sheila Sprague

Notice bibliographique

RevueOTA International The Open Access Journal of Orthopaedic Trauma · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone fractures and treatments
Établissements canadiensWestern UniversityImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialGrading (engineering)SurgeryOpen fractureOrthopedic surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Open fractures represent a major source of morbidity. Surgical site infections (SSIs) after open fractures are associated with a high rate of reoperations and hospitalizations, which are associated with a lower health-related quality of life. Early antibiotic delivery, typically chosen through an assessment of the size and contamination of the wound, has been shown to be an effective technique to reduce the risk of SSI in open fractures. The Gustilo-Anderson classification (GAC) was devised as a grading system of open fractures after a complete operative debridement of the wound had been undertaken but is commonly used preoperatively to help with the choice of initial antibiotics. Incorrect preoperative GAC, leading to less aggressive initial management, may influence the risk of SSI after open fracture. The objectives of this study were to determine (1) how often the GAC changed from the initial to definitive grading, (2) the injury and patient characteristics associated with increases and decreases of the GAC, and (3) whether a change in GAC was associated with an increased risk of SSI. Methods: Using data from the FLOW trial, a large multicenter randomized study, we used descriptive statistics to quantify how frequently the GAC changed from the initial to definitive grading. We used regression models to determine which injury and patient characteristics were associated with increases and decreases in GAC and whether a change in GAC was associated with SSI. Results: Of the 2420 participants included, 305 participants had their preoperative GAC change (12.6%). The factors associated with upgrading the GAC (from preoperative score to the definitive assessment) included fracture sites other than the tibia, bone loss at presentation, width of wound, length of wound, and skin loss at presentation. However, initial misclassification of type III fractures as type II fractures was not associated with an increased risk of SSI ( P = 0.14). Conclusions: When treating patients with open fracture wounds, surgeons should consider that 12% of all injuries may initially be misclassified when using the GAC, particularly fractures that have bone loss at presentation or those located in sites different than the tibia. However, even in misclassified fractures, it did not seem to increase the risk of SSI.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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