Neutrophil to Lymphocyte Ratio as an Indicator of Periprosthetic Joint Infection: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Periprosthetic joint infection (PJI) after total joint arthroplasty (TJA) is a serious complication posing notable clinical implications for patients and substantial economic burdens. Neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) is an emerging biomarker of inflammation, which may better predict PJI. The objective of this review was to evaluate NLR changes in patients with confirmed PJI, to compare NLR between an aseptic revision and a revision for PJI, and to establish whether an NLR of 2.45 is an appropriate cutoff for predicting infection. METHODS: A retrospective review of patients who underwent revision TJA for PJI at a single center between January 1, 2005, and December 31, 2018, was performed and compared with an aseptic cohort who underwent aseptic revision TJA. NLR was calculated from complete blood counts performed at index surgery and at the time of revision surgery. Receiver operating characteristic curves were analyzed, along with sensitivity, specificity, and positive and negative likelihood ratios. RESULTS: There were 89 patients included in each cohort. Mean NLR in patients who underwent revision for PJI was 2.85 (± 1.27) at the time of index surgery and 6.89 (± 6.64) at the time of revision surgery ( P = 0.017). Mean NLR in patients undergoing revision for PJI (6.89) was significantly higher than aseptic revisions (3.17; P < 0.001). DISCUSSION: In patients who underwent revision surgery for PJI, NLR was markedly elevated at time of revision compared with the time of index surgery. Because it is a cost-effective and readily available test, these findings suggest that NLR may be a useful triage test in the diagnosis of PJI. LEVEL OF EVIDENCE: Level III Diagnostic Study.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».