Characteristics and Outcomes of Occult Infections in Presumed Aseptic Nonunions: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine (1) the rate of positive cultures in presumed aseptic nonunions, (2) the rate and microbial spectrum of positive cultures that represented occult infection, and (3) rates of nonunion healing. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Tertiary referral center. PATIENTS SELECTION CRITERIA: Adult patients with a presumed aseptic nonunion treated with single-stage revision between 2002 and 2022. OUTCOME MEASURES AND COMPARISONS: The rate of positive cultures compared for 2 protocols: old: 1-2 samples cultured 7 days versus new: 5 samples cultured 14 days. The rate of positive cultures meeting occult infection criteria with the new protocol (≥2 samples with phenotypically indistinguishable microorganisms, or ≥1 sample with a high virulent microorganism). Nonunion healing rates between protocols and between groups based on culture results with the new protocol. RESULTS: One hundred seventy-nine patients were included. The rate of positive cultures was 14% (n = 15/105) with the old protocol and 51% (n = 38/74) with the new protocol (P < 0.001). With the new protocol, the rate of positive cultures meeting occult infection criteria was 19% (n = 14/74), and coagulase-negative staphylococci (48%) and Cutibacterium acnes (38%) were the most common microorganisms. Nonunion healing rates after the primary revision did not differ between protocols (old: 82% vs. new: 86%, P = 0.41) and groups based on culture result (sterile: 86% vs. occultly infected: 93%, P = 0.66). The final overall nonunion healing rate was 97%. CONCLUSIONS: Occult infections were identified in 1 in 5 presumed aseptic nonunions using a standardized protocol with 5 intraoperative samples cultured 14 days and were predominantly caused by slow growing, gram-positive microorganisms. The local spectrum and antimicrobial sensitivity of occult infections should be considered when developing empiric antimicrobial protocols. Patients with presumed aseptic nonunions can expect high healing rates, regardless of the culture result. LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic Level III. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».