The Causes and Costs of Surgical Site Infection in Total Hip and Total Knee Arthroplasty: A Retrospective Review of 4,973 Procedures.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The purpose of this article is to delineate risk factors associated with SSI (surface, deep tissue, and periprosthetic joint infections) in hip and knee total joint replacement (TJR) surgeries for both primary and revision procedures. Methods: Retrospective case-control study of non-emergent TJR procedures performed at a tertiary level academic medical center between 2014-2018. Multivariable logistic regression was used to determine which factors are associated with an increased risk for SSI in TJR. Results: 4,973 procedures (2,543 knee and 2,430 hip arthroplasties) were performed on 4,014 unique patients. There were 82/4,973 total SSI: 43/2,430 (1.8%) in the THA group and 39/2543 (1.5%) in the TKA group. Risk factors associated with the development of an SSI included a female gender (65% increased odds ratio), BMI (increased odds ratio 3% for every 1-point increase in BMI (10-point BMI increase = 30% increased odds), length of surgery (8% increase for every additional 10 minutes of surgical time). Chronic renal disease and anemia double the odds of an SSI and cardiac arrythmias increased the odds by 88%. A history of skin integrity issues more than doubled the odds and a previous skin ulcer more than tripled the odds of an SSI. Using a multi-layered dressing reduces the odds and not using one more than doubles the odds of suffering an SSI. An SSI increased length of stay by two days and cost of stay by $38,000. Conclusion: .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».