Notice bibliographique
Résumé
Aims: Periprosthetic joint infection (PJI) is a devastating complication of arthroplasty, with substantial morbidity, mortality, and healthcare costs. Despite advances in diagnosis and treatment, inconsistencies in outcome reporting have hindered evidence synthesis, limiting progress in understanding and management. This study aimed to develop a core outcome set (COS) for PJI to standardize outcome reporting in the literature. Methods: A two-stage modified Delphi process was conducted to establish consensus across a range of domains. Stage 1 involved the identification of core outcomes in PJI research by an international expert panel. A patient group was also consulted to ensure that the domains were relevant to patient priorities. Stage 2 included a broader group of 55 stakeholders in an online consensus process to finalize the COS. Quantitative and qualitative data were collated to redefine the outcomes throughout the Delphi process. Results: Following the modified two-stage Delphi process, a high level of consensus was achieved for all outcomes. The final COS included 23 outcomes across the following four domains: patient demographics and baseline characteristics; infection characteristics; surgical and treatment details; and outcomes and follow-up. Conclusion: The developed COS provides a standardized framework for reporting outcomes in PJI research. By addressing variability and inconsistency in the literature, this COS aims to enhance comparability across studies, support robust evidence synthesis, and ultimately guide clinical decision-making.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».