Genomic Insights into Host Susceptibility to Periprosthetic Joint Infections: A Comprehensive Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Periprosthetic joint infection (PJI) is a multifactorial disease, and the risk of contracting infection is determined by the complex interplays between environmental and host-related factors. While research has shown that certain individuals may have a genetic predisposition for PJI, the existing literature is scarce, and the heterogeneity in the assessed genes limits its clinical applicability. Our review on genetic susceptibility for PJI has the following two objectives: (1) Explore the potential risk of developing PJI based on specific genetic polymorphisms or allelic variations; and (2) Characterize the regulatory cascades involved in the risk of developing PJI. This review focused on clinical studies investigating the association between genetic mutations or variations with the development of PJI. The genes investigated in these studies included toll-like receptors and humoral pattern recognition molecules, cytokines, chemokines, mannose-binding lectin (MBL), bone metabolism molecules, and human leukocyte antigen. Among these genes, polymorphisms in IL-1, MBL, vitamin D receptors, HLA-C, and HLA-DQ might have a relevant impact on the development of PJI. The literature surrounding this topic is limited, but emerging transcriptomic and genome-wide association studies hold promise for identifying at-risk genes. This advancement could pave the way for incorporating genetic testing into preoperative risk stratification, enhancing personalized patient care.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,006 |
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 ».