Preoperative dental assessment for the reduction of periprosthetic joint infections in patients undergoing total joint replacement: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The requirement for preoperative dental assessment (PDA) to prevent periprosthetic joint infection (PJI) after total joint arthroplasty (TJA) seems to be a common practice at least in some orthopaedic centres. There are few studies which have examined this intervention. Routine referral of patients for routine PDA increases costs and potentially prolongs the time to the procedure. In order to investigate the effect of PDA on the frequency of PJI after TJA, we conducted a systematic review with meta-analysis of observational studies including adult patients undergoing TJA. The search for eligible studies was performed across MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and Google Scholar databases. The intervention group consisted of patients who had undergone PDA, while the control group consisted of patients without PDA. The main outcome was the presence of PJI. In addition to traditional meta-analysis, a Bayesian analysis and trial sequential analysis were performed. The analysis included five observational studies. Considering PJI as an outcome, the total risk of bias was assessed as serious. A total of 23 175 patients were included in those studies, of whom 12 324 had a PDA. There was no effect of PDA versus no PDA on the incidence of PJI (OR 0.86, 95% CI: 0.50-1.49; I² = 42%). Bayesian analysis showed that the posterior probability of PDA reducing the frequency of PJI was 69.1%. Thus it was concluded that, in patients undergoing TJA, it remains unknown whether PDA influences the occurrence of postoperative PJI. There is insufficient evidence to support performing this intervention routinely. The health care systems and individual organisations will likely need to make decisions on continuation of such programmes on the basis of this limited amount of information.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».