Two-Year Follow-Up Shows Gentamicin-Coated Tibial Nails Reduce Infection Rates in Open Tibial Fractures
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Open tibial fractures carry a high risk of fracture-related infection (FRI), and prevention typically relies on early antibiotics and debridement. However, achieving optimum local antibiotic concentration remains challenging. Gentamicin-coated intramedullary nails (GCN) have been developed to prevent biofilm formation, showing short-term efficacy without interfering with fracture healing. Medium- and long-term data on GCN use are limited. This study aimed to assess the effectiveness and safety of GCN in medium-term follow-up. Methods: A prospective cohort study of patients with open tibial fractures was treated with GCN under a standardized protocol, with a minimum follow-up of 24 months. Patients with traumatic amputations, protocol infringement, or loss of follow-up were excluded. The analysis assessed overall FRI incidence by Gustilo–Anderson (GA) classification. Results: Of 907 patients, 139 were included, with 2 lost to follow-up. The overall FRI incidence was 8.8%, the average healing time was 34.3 weeks, and the non-union rate was 2.2%. FRI incidence by GA classification was 0% in GA I, 2.9% in GA II, 2.9% in GA IIIA, 44.4% in GA IIIB, and 33.3% in GA IIIC. External fixation (EF) was required in 45.2% of cases, with 16.1% developing FRI (14.3% in GA II, 2.8% in GA IIIA, 50% in GA IIIB, and 33.3% in GA IIIC). In non-EF cases, FRI occurred in 2.7% of patients (2.9% in GA IIIA and 25% in GA IIIB). No adverse effects were reported due to locally administered gentamicin. Conclusions: In the medium term, GCN has consistently demonstrated safety and efficacy in preventing FRI in open tibial fractures, particularly in GA IIIA cases, even with the use of temporary EF. These findings highlight its potential as a valuable tool in managing open tibial fractures. However, further studies with long-term outcomes are needed to evaluate its effectiveness in GA IIIB and IIIC fractures.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».