Sex-based differences in risk of revision for infection after hip, knee, shoulder, and ankle arthroplasty in osteoarthritis patients: a multinational registry study of 4,800,000 implants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: We aimed to determine sex differences for periprosthetic joint infections after primary arthroplasty of the hip, knee, ankle, and shoulder in osteoarthritis patients in an international perspective. METHODS: This is a multinational combined arthroplasty registry study. Each arthroplasty registry performed Cox-regression analysis of their data and reported the crude and adjusted hazard ratios (HR) with an a priori designed data form. A random-effects model was used to pool these HRs to estimate an overall HR with 95% confidence interval (CI). Adjustment was undertaken for patient age, BMI, ASA grade, type of fixation, and type of implant. 9 arthroplasty registries participated. Patients who received primary total joint arthroplasty for primary osteoarthritis were considered: 2,134,313 hip arthroplasties, 2,658,237 knee arthroplasties, 57,889 shoulder arthroplasties, and 8,445 ankle arthroplasties. We calculated hazard ratios (HR) for the overall risk of complete revision due to infection for each implant type and follow-up. RESULTS: The pooled HR for revision due to infection for men compared with women at 1-year follow-up was 1.60 (95% confidence interval [CI] 1.42-1.80) for hip arthroplasties; 2.06 (CI 1.90-2.46) for knee arthroplasties; 4.51 (CI 2.99-6.80) for shoulder arthroplasties; and 0.87 (CI 0.46-1.62) for ankle arthroplasties. These results remained consistent over time and were identified in both unadjusted and adjusted models. CONCLUSION: Men have a higher risk of revision due to infection than women after primary hip, knee, and shoulder arthroplasty. No evidence of difference was found for ankle arthroplasty. These elevated relative risks persist in the fully adjusted investigations and over the 10-year postoperative period studied.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».