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Enregistrement W4392269290 · doi:10.1016/j.arth.2024.01.047

International Delphi Study on Wound Closure and Incision Management in Joint Arthroplasty Part 2: Total Hip Arthroplasty

2024· article· en· W4392269290 sur OpenAlexaffabout
M. Ainslie-Garcia, Lucas A. Anderson, Benjamin V. Bloch, Antonia F. Chen, Samantha Craigie, Walter Danker, Najmuddin J. Gunja, James A. Harty, Victor H. Hernandez, Kate Lebedeva, Daniel Hameed, Michael A. Mont, Ryan M. Nunley, Javad Parvizi, Carsten Perka, Nicolás S. Piuzzi, Ola Rolfson, Joshua Rychlik, Emilio Romanini, Pablo Sanz-Ruíz, Rafael J. Sierra, Linda I. Suleiman, Eleftherios Tsiridis, Pascal‐André Vendittoli, Helge Wangen, Luigi Zagra

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Arthroplasty · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Sutures and Adhesives
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontEVERSANA (Canada)
Organismes subventionnairesEthicon
Mots-clésTotal hip arthroplastyMedicineWound closureDelphi methodArthroplastyWound careSurgeryJoint arthroplastyHip arthroplastyWound healingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This modified Delphi study aimed to develop a consensus on optimal wound closure and incision management strategies for total hip arthroplasty (THA). Given the critical nature of wound care and incision management in influencing patient outcomes, this study sought to synthesize evidence-based best practices for wound care in THA procedures. METHODS: An international panel of 20 orthopedic surgeons from Europe, Canada, and the United States evaluated a targeted literature review of 18 statements (14 specific to THA and 4 related to both THA and total knee arthroplasty). There were 3 rounds of anonymous voting per topic using a modified 5-point Likert scale with a predetermined consensus threshold of ≥ 75% agreement necessary for a statement to be accepted. RESULTS: After 3 rounds of voting, consensus was achieved for all 18 statements. Notable recommendations for THA wound management included (1) the use of barbed sutures over non-barbed sutures (shorter closing times and overall cost savings); (2) the use of subcuticular sutures over skin staples (lower risk of superficial infections and higher patient preferences, but longer closing times); (3) the use of mesh-adhesives over silver-impregnated dressings (lower rate of wound complications); (4) for at-risk patients, the use of negative pressure wound therapy over other dressings (lower wound complications and reoperations, as well as fewer dressing changes); and (5) the use of triclosan-coated sutures (lower risk of surgical site infection) over standard sutures. CONCLUSIONS: Through a structured modified Delphi approach, a panel of 20 orthopedic surgeons reached consensus on all 18 statements pertaining to wound closure and incision management in THA. This study provides a foundational framework for establishing evidence-based best practices, aiming to reduce variability in patient outcomes and to enhance the overall quality of care in THA procedures.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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