Risk Factors and Clinical Features of Septic Arthritis in Children: a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Septic arthritis is a bacterial infection of the joint space that can cause permanent disability or death in children if not treated promptly. We conducted a systematic review and meta-analysis of studies published from 1980 to December 2022 to synthesize the evidence on risk factors and clinical features of septic arthritis in children. Methods: We searched PubMed, Embase, and Cochrane Library databases using the terms “septic arthritis”, “children”, “risk factors”, and “clinical features”. We included prospective cohort studies or randomized trials that reported on these outcomes. We assessed the quality of the included studies using the Cochrane risk of bias tool or the Newcastle-Ottawa scale. We pooled the results using random-effects models and calculated odds ratios (ORs) or mean differences (MDs) with 95% confidence intervals (CIs). Results: We included 42 studies with a total of 6,120 children. Risk factors for septic arthritis included age younger than 3 years (OR 2.54, 95% CI 1.87-3.46), male sex (OR 1.32, 95% CI 1.14-1.53), previous joint problems or surgery (OR 2.19, 95% CI 1.50-3.20), immunodeficiency (OR 2.76, 95% CI 1.86-4.10), and recent infection or injury (OR 2.45, 95% CI 1.72- 3.49). Clinical features varied but commonly included fever (OR 5.67, 95% CI 3.66-8.79), joint pain (OR 9.23, 95% CI 5.97-14.28), swelling (OR 8.41, 95% CI 5.44-13.01), and reduced movement (OR 10.12, 95% CI 6.55-15.65). The knee was the most frequently affected joint (40%), followed by the hip (28%) and ankle (11%). Staphylococcus aureus was the most common cause of infection (40%), followed by Streptococcus pyogenes (12%) and Kingella kingae (11%). Conclusions: This review provides a comprehensive summary of risk factors and clinical features of septic arthritis in children, which can facilitate early diagnosis and treatment to prevent joint damage and systemic complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».