Incidence and Risk Factors for Fracture-Related Infection After Peri-Prosthetic Femoral Fractures: A Multicenter Retrospective Study (TRON Group Study)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fracture-related infection (FRI) sometimes occurs with peri-prosthetic femoral fracture (PPF) treatment. Fracture-related infection often leads to multiple re-operations, possible non-union, a decreased clinical function, and long-term antibiotic treatment. In this multicenter study, we aimed to clarify the incidence of FRI, the causative organisms of wound infection, and the risk factors associated with post-operative infection for PPF. Patients and Methods: Among 197 patients diagnosed with peri-prosthetic femoral fracture who received surgical treatment in 11 institutions (named the TRON group) from 2010 to 2019, 163 patients were included as subjects. Thirty-four patients were excluded because of insufficient follow-up (less than six months) or data loss. We extracted the following risk factors for FRI: gender, body mass index, smoking history, diabetes mellitus, chronic hepatitis, rheumatoid arthritis, dialysis, history of osteoporosis treatment, injury mechanism (high- or low-energy), Vancouver type, and operative information (waiting period for surgery, operation time, amount of blood loss, and surgical procedure). We conducted a logistic regression analysis to investigate the risk factors for FRI using these extracted items as explanatory variables and the presence or absence of FRI as the response variable. Results: Fracture-related infection occurred after surgery for PPF in 12 of 163 patients (7.3%). The most common causative organism was Staphylococcus aureus (n = 7). The univariable analysis showed differences for dialysis (p = 0.001), Vancouver type (p = 0.036), blood loss during surgery (p = 0.001), and operative time (p = 0.001). The multivariable logistic-regression analysis revealed that the patient background factor of dialysis (odds ratio [OR], 22.9; p = 0.0005), and the operative factor of Vancouver type A fracture (OR, 0.039–1.18; p = 0.018–0.19) were risk factors for FRI. Conclusions: The rate of post-operative wound infection in patients with a PPF was 7.3%. Staphylococcus was the most frequent causative organism. The surgeon should pay attention to infection after surgery for patients with Vancouver type A fractures and those undergoing dialysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».