MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386801893 · doi:10.1002/dmrr.3723

Diagnosis of infection in the foot of patients with diabetes: A systematic review

2023· review· en· W4386801893 sur OpenAlexaff
Éric Senneville, Zaina Albalawi, Suzanne Van Asten, Zulfiqarali G. Abbas, Genève Allison, Javier Aragón‐Sánchez, John M. Embil, Lawrence A. Lavery, Majdi N. Al‐Hasan, Orhan K. Öz, İlker Uçkay, Vilma Urbančič‐Rovan, Zhangrong Xu, Edgar Peters

Notice bibliographique

RevueDiabetes/Metabolism Research and Reviews · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensInstitute of Infection and ImmunityUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital EdmontonMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetic footProcalcitoninMedicineErythrocyte sedimentation rateDiabetic foot ulcerAmputationDiabetes mellitusIntensive care medicineInternal medicineAntimicrobialSurgerySepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Securing an early accurate diagnosis of diabetic foot infections and assessment of their severity are of paramount importance since these infections can cause great morbidity and potential mortality and present formidable challenges in surgical and antimicrobial treatment. METHODS: In June 2022, we searched the literature using PubMed and EMBASE for published studies on the diagnosis of diabetic foot infection (DFI). On the basis of pre-determined criteria, we reviewed prospective controlled, as well as non-controlled, studies in English. We then developed evidence statements based on the included papers. RESULTS: We selected a total of 64 papers that met our inclusion criteria. The certainty of the majority of the evidence statements was low because of the weak methodology of nearly all of the studies. The available data suggest that diagnosing diabetic foot infections on the basis of clinical signs and symptoms and classified according to the International Working Group of the Diabetic Foot/Infectious Diseases Society of America scheme correlates with the patient's likelihood of the need for hospitalisation, lower extremity amputation, and risk of death. Elevated levels of selected serum inflammatory markers such as erythrocyte sedimentation rate (ESR), C-reactive protein and procalcitonin are supportive, but not diagnostic, of soft tissue infection. Culturing tissue samples of soft tissues or bone, when care is taken to avoid contamination, provides more accurate microbiological information than culturing superficial (swab) samples. Although non-culture techniques, especially next-generation sequencing, are likely to identify more bacteria from tissue samples including bone than standard cultures, no studies have established a significant impact on the management of patients with DFIs. In patients with suspected diabetic foot osteomyelitis, the combination of a positive probe-to-bone test and elevated ESR supports this diagnosis. Plain X-ray remains the first-line imaging examination when there is suspicion of diabetic foot osteomyelitis (DFO), but advanced imaging methods including magnetic resonance imaging (MRI) and nuclear imaging when MRI is not feasible help in cases when either the diagnosis or the localisation of infection is uncertain. Intra-operative or non-per-wound percutaneous biopsy is the best method to accurately identify bone pathogens in case of a suspicion of a DFO. Bedside percutaneous biopsies are effective and safe and are an option to obtain bone culture data when conventional (i.e. surgical or radiological) procedures are not feasible. CONCLUSIONS: The results of this systematic review of the diagnosis of diabetic foot infections provide some guidance for clinicians, but there is still a need for more prospective controlled studies of high quality.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations33
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiabetes/Metabolism Research and ReviewsMême sujetDiabetic Foot Ulcer Assessment and ManagementTravaux en français237 207