Local tissue concentrations of cefazolin during total joint arthroplasty: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Periprosthetic joint infections (PJI) following joint arthroplasty are now the leading cause of reoperation and are associated with serious morbidity to the patient, often requiring several staged operations and a prolonged course of parenteral antibiotics. Prophylactic administration of intravenous antibiotics before skin incision is arguably the most important measure to prevent PJI; however, the dose effectiveness of cefazolin in target tissue is not well known. We aimed to identify parameters affecting local tissue concentration (LTC) of cefazolin. METHODS: We performed a literature search using the following keywords: "orthopaedics," "orthopedic," "arthroplasty" and "cefazolin." We included studies that measured LTC of cefazolin from samples obtained during either a total knee or total hip arthroplasty. RESULTS: = 1). CONCLUSION: Few studies have measured LTC levels of antibiotics (or levels of cefazolin) to validate current recommendations for antibiotic prophylaxis in orthopedic surgery. With infection as the leading reason for early reoperation or revision surgery, the parameters affecting LTC during orthopedic procedures need to be further assessed.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».