ThP7.11 - Does Hypoalbuminaemia Increase the Risk of Surgical Site Infection in Neck of Femur Fracture Patients? A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Serum albumin plays an important role in physiological and inflammatory haemostasis; low serum levels are linked with an increased incidence of surgical site infections (SSI). Although this has been demonstrated in spinal and elective arthroplasty surgeries, there is a paucity of evidence with regard to the effect of low preoperative serum albumin on rates of SSI following surgery for adult patients suffering from traumatic, acute hip fractures. Method A systematic review was conducted using the PRISMA guidelines. Four databases were searched for randomised controlled trials, cohort and case-controlled studies. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Score (NOS). Data was collected and pooled using RevMan Web Software. Results were reported as Odds Ratio (OR) with 95% Confidence Intervals (CI) and statistical significance of p <0.05. An Inverse-Variance model was used in meta-analysis. Results Six retrospective studies (five cohorts, one case-control) with a total of 43,059 patients were included. 45.3% (n=19,496) had low serum albumin (<3.5 g/dL). Hypoalbuminemia was associated with a significantly higher risk of any form of SSI (OR 1.25, p=0.008) and deep SSI (OR 1.76, p=0.05). There was no statistical significance between hypoalbuminemia and the incidence of superficial SSI (OR 1.06, p=0.77). Organ-space SSI was associated with hypoalbuminemia, albeit only one study reported this with poor statistical significance (OR 8.74, p<0.054). Conclusion Hypoalbuminemia increases the risks of most forms of surgical site infections; superficial and deep infections. There is a weak conclusion to draw between incidence of deep-space organ infections and low serum albumin.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| 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 ».