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Enregistrement W4392107157 · doi:10.1177/17585732241231758

Shoulder arthroplasty in the management of native shoulder joint infections has a high complication rate and poor functional outcome – a systematic review

2024· review· en· W4392107157 sur OpenAlexaff
Robert W. Jordan, Imran Ahmed, Peter D’Alessandro, Jarret M. Woodmass, Peter B. MacDonald, Shahbaz S. Malik

Notice bibliographique

RevueShoulder & Elbow · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPan Am Clinic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthroplastyComplicationSurgeryShoulder jointJoint arthroplasty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Shoulder arthroplasty is a treatment option of the sequelae of native shoulder joint infections. However, the functional outcomes and re-infection rates are unknown. The aim of this review was to analyse the outcome of shoulder arthroplasty in patients with native shoulder infections. Methods: A review of the online databases MEDLINE and Embase was conducted according to PRISMA guidelines. The review was registered prospectively in the PROSPERO database. Studies reporting either primary or secondary infections of native shoulder joints treated with any form of arthroplasty were included and appraised using the methodological index for non-randomised studies (MINORS) tool. Results: Fourteen studies were eligible for inclusion. Mean age ranged from 56 to 72 years and the mean follow-up from 20.5 months to 8.2 years. Primary shoulder infections were present in 50 patients and secondary infections in 86. 76 patients underwent a two stage: 46 patients a single-stage procedure whilst 14 refused second-stage surgery. Mean post-operative Constant score ranged from 38 to 56.2. The overall reported re-infection rate was 2.3% and complication rate was 26%. Conclusion: Shoulder arthroplasty in the management of either primary or secondary native shoulder infections has a high complication rate and low functional outcome but low re-infection rates at short-term follow-up.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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