Identifying Critical Evidence Gaps in Wound Closure and Incision Management After Total Hip Arthroplasty: Delphi Panel Insights
Notice bibliographique
Résumé
Background: In total hip arthroplasty (THA), proper management of surgical incisions is essential for optimal wound healing and patient outcomes. Despite advances in surgical techniques, significant challenges remain in preventing complications and infections. This study aimed to identify evidence gaps in THA wound care, including presurgical preparation, intraoperative practices, and postsurgical complications. Methods: Using a modified Delphi method, 20 expert orthopedic surgeons from Europe and North America participated in a 3-phase consensus process from April 1 to September 30, 2023. This included a preliminary questionnaire, a remote conference, and a final online survey. The panel reviewed literature and achieved agreement on 18 consensus statements regarding wound care in THA. A secondary aim was to identify critical gaps in current wound care knowledge. Results: Consensus was reached on 18 statements. Key gaps were identified in the effectiveness of mesh-adhesive dressings, optimal closure methods (skin adhesives, staples, sutures), cost benefit of barbed sutures, and appropriate use of negative pressure wound therapy. These findings highlight the need for further research to validate best practices and guide standardized evidence-based protocols. Conclusions: Addressing these evidence gaps is essential to improve THA wound care methods. Future studies should compare closure techniques and new technologies to develop more efficient patient-centered strategies. Bridging these gaps may reduce complications, enhance outcomes, and lower the burden of wound-related issues in THA.
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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 | 0,000 |
| 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 ».