Association between malnutrition status and total joint arthroplasty periprosthetic joint infection and surgical site infection: a systematic review meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,019 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».