Fellowship Training in Arthroplasty Improves Treatment Success of Debridement, Antibiotics, and Implant Retention for Periprosthetic Knee Infections
Notice bibliographique
Résumé
Background Debridement, antibiotics, and implant retention (DAIR) is a well-accepted surgical strategy for periprosthetic joint infection (PJI) following total knee arthroplasty (TKA). DAIR in TKA may be incorrectly thought of as a "simple" procedure not requiring formal specialized training in arthroplasty. Currently, there are no studies comparing the risk of treatment failure based on surgeon fellowship training. Methods A retrospective review was performed of consecutive patients who underwent DAIR for TKA PJI at our institution. Two cohorts were created based on whether DAIR was performed by an arthroplasty fellowship-trained (FT) surgeon or nonarthroplasty fellowship-trained (NoFT) surgeon. Primary outcome was treatment failure following DAIR at a minimum of 1 year postoperatively. Treatment failure was based on the Tier 1 International Consensus Meeting definition of infection control. Secondary outcomes were also recorded including death during the totality of PJI treatment. Results A total of 112 patients were identified (FT = 68, NoFT = 44). At a mean follow-up of 7.3 years [standard deviation = 3.9], 73 patients (59.8%) failed treatment. Fellowship training in arthroplasty significantly improved treatment success rates (FT, 35/68 [51.5%]; NoFT, 10/44 [22.7%]; odds ratio 2.5 [95% confidence interval 1.1 to 5.9; P = .002]). Survivorship also differed significantly between the cohorts; at timepoints of 1.5 months, 5 months, 30 months, and 180 months, survivorship of the FT cohort was 79.4%, 67.6%, 54.4%, and 50.7%, respectively, compared with a survivorship of 65.9%, 52.3%, 25%, and 22.7% in the NoFT cohort ( P = .002). Conclusions TKA PJI treated with DAIR should not be considered a simple procedure. Improved treatment success may be associated with subspecialty fellowship training in arthroplasty. Level of Evidence IV.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».