Posttraumatic <i>Pseudomonas aeruginosa</i> Osteomyelitis in Mosul and Gaza: A Retrospective Cohort Study, 2018–2022
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The history of conflicts in the Middle East has resulted in a high burden of complications from conflict-related wounds like posttraumatic osteomyelitis (PTO). This is particularly challenging to manage in settings like Mosul, Iraq and Gaza, Palestine, where healthcare systems are weakened. In nonconflict settings, PTO caused by Pseudomonas aeruginosa (PAPTO) can lead to &gt;20% of treatment failures. We aim to describe the clinical characteristics, outcomes, and management, in PAPTO patients admitted to Médecins Sans Frontières (MSF) facilities in Mosul and Gaza between 1 April 2018 and 31 January 2022. Methods We conducted a retrospective cohort study on patients with PAPTO diagnosed with culture of intraoperative bone biopsy, using routinely collected data. Results Among 66 PAPTO episodes from 61 enrolled patients, 37.9% had a multidrug-resistant Pseudomonas aeruginosa, with higher antibiotic resistance in Gaza. Polymicrobial infections were prevalent (74.2%), mainly involving Staphylococcus aureus (74.1%), being predominantly methicillin-resistant (95.0%). Overall, 81.7% received appropriate antibiotic treatment, with monotherapy used in 60.6% of episodes and a median treatment duration of 45.5 days. Recurrence was observed in 24.6% of episodes within a median of 195 days (interquartile range, 64–440 days). No significant differences were found in recurrence rates based on the type of antibiotic treatment (mono- or dual therapy) or episode (mono- or polymicrobial). Conclusions Management of PAPTO in the conflict-affected, low-resource settings of Mosul and Gaza achieved a recurrence rate aligned with global reports through appropriate and targeted antibiotic use, primarily in monotherapy, provided over a mean treatment duration of 45.5 days.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».