Prosthetic Joint Infections: Biofilm Formation, Management, and the Potential of Mesoporous Bioactive Glass as a New Treatment Option
Notice bibliographique
Résumé
Infection of prosthetic joints is one of the biggest challenges to a successful replacement of the joint after a total joint arthroplasty. Such infections are caused by bacterial colonies that are difficult to treat by systemic delivery of antibiotics. Local delivery of antibiotics can prove to be the solution to such a devastating outcome that impacts patients' health and ability to regain function in their joints as well as costs the healthcare system millions of dollars every year. This review will discuss prosthetic joint infections in detail with a focus on the development, management, and diagnosis of the infections. Surgeons often opt to use polymethacrylate cement locally to deliver antibiotics; however, due to the rapid release of antibiotics, non-biodegradability, and high chance of reinfection, the search for alternatives is in high demand. One of the most researched alternatives to current treatments is the use of biodegradable and highly compatible bioactive glass. The novelty of this review lies in its focus on mesoporous bioactive glass as a potential alternative to current treatments for prosthetic joint infection. Mesoporous bioactive glass is the focus of this review because it has a higher capacity to deliver biomolecules, stimulate bone growth, and treat infections after prosthetic joint replacement surgeries. The review also examines different synthesis methods, compositions, and properties of mesoporous bioactive glass, highlighting its potential as a biomaterial for the treatment of joint infections.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».