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Enregistrement W4403478958 · doi:10.1186/s13018-024-05165-1

Association between malnutrition status and total joint arthroplasty periprosthetic joint infection and surgical site infection: a systematic review meta-analysis

2024· review· en· W4403478958 sur OpenAlexaboutno aff
Yuxin Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Surgery and Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeriprostheticMalnutritionJoint arthroplastyOrthopedic surgeryJoint infectionsIncidence (geometry)Meta-analysisArthroplastySurgeryIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Malnutrition is a state resulting from lack of intake or uptake of nutrition. Investigating the association between malnutrition and postoperative complications is essential for enhancing patient outcomes in total joint arthroplasty (TJA). This meta-analysis aimed to investigate the impact of malnutrition on the incidence of surgical site infections (SSIs) and periprosthetic joint infections (PJIs) following TJA. METHODS: The data were searched from databases including PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library inception through July 19 2023, without time restrictions. Inclusion criteria focused on studies examining malnutrition as a risk factor for SSIs and PJIs postarthroplasty, providing sufficient data for calculating odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs). Methodological quality was assessed using the Newcastle‒Ottawa Scale, and statistical analyses were executed in Stata version 17. RESULTS: A total of 1,025 articles were screened, and 9 studies satisfying the predefined inclusion criteria were consequently selected for this meta-analysis. Studies indicated that malnutrition is significant factor to the heightened incidence of both SSIs and PJIs following TJA procedures. Our pooled results yielded aggregated ORs of 2.60 for SSIs and 3.44 for PJIs, with respective 95% CIs of 2.10-3.10 and 2.35-4.53. The heterogeneity of malnutrition as a risk factor for postoperative SSI was I2 = 0.0% (p = 0.592), and for PJI was I2 = 0.0% (p = 0.422). Egger's linear regression test showed no significant publication bias (p > 0.05). CONCLUSIONS: Malnutrition is a significant risk factor for SSIs and potentially PJIs in patients undergoing TJA. Preoperative optimization strategies targeted at malnourished patients are suggested to minimize postoperative complications clinically.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,054
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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