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Enregistrement W4415570840 · doi:10.1302/1358-992x.2025.11.038

PATIENT AND SURGICAL RISK FACTORS FOR SURGICAL SITE INFECTION IN LOWER EXTREMITY ONCOLOGIC ENDOPROSTHETIC RECONSTRUCTION: A SECONDARY ANALYSIS OF THE PARITY TRIAL DATA

2025· article· en· W4415570840 sur OpenAlexaff
David Slawaska‐Eng, Michelle Ghert, Aaron Gazendam, Patrícia Schneider, Nicholas M. Bernthal, Joseph K. Kendal, João Paulo Alves de Freitas, Ricardo Gehrke Becker

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnivariate analysisMultivariate analysisAntibiotic prophylaxisProportional hazards modelSoft tissueRandomized controlled trialOrthopedic surgerySurgical site infectionBone cementSoft tissue sarcoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The specific risk factors for surgical site infection (SSI) in orthopaedic oncology patients undergoing endoprosthetic reconstruction have not previously been evaluated in a large prospective cohort. The current study aims to define patient and procedure-specific risk factors for SSI in patients undergoing surgical excision and endoprosthetic reconstruction of the lower extremity for oncologic indications using the prospectively collected data of the Prophylactic Antibiotic Regimens in Tumor Surgery (PARITY) trial. PARITY was a multicenter, blinded, parallel two-arm design randomized controlled trial that aimed to determine the effect of long (5 days) vs. short duration (24 hours) postoperative prophylactic antibiotics on the rate of SSI in patients undergoing surgical excision of the femur or tibia. The primary analysis of the PARITY study of 604 eligible patients was published in the Journal of the American Medical Association (Oncology) on January 6, 2022. In this secondary analysis of the PARITY data, a multivariate Cox proportional hazards regression model was constructed to explore predictors of SSI within one year postoperatively. Based on the outcomes of the univariate analysis and theoretical relationships, the following variables were selected for inclusion in the regression model: age, sex, tumor location (femur vs. tibia) and type (primary bone vs. soft tissue sarcoma invading bone vs. oligometastatic bone disease), soft tissue mass, preoperative neutropenia, neoadjuvant chemotherapy, operative time, total muscle excised, intraoperative vancomycin powder use, silver coated prosthesis, prosthesis betadine soak, arthroplasty helmet use, operative laminar flow, postoperative suction drain, urinary catheter, postoperative negative pressure wound therapy, hospital length of stay (LOS) and adjuvant chemotherapy. The results of the model are presented with hazards ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI). A total of 96 of 604 patients (15.9%) experienced an SSI. Of the 22 variables analysed in the univariate analysis, four variables achieved statistical significance: tumor type, operative time, volume of muscle excised and hospital LOS. However, only hospital LOS was found to be independently predictive of SSI in the multivariate regression analysis (HR = 1.03, 95% CI = [1.01–1.05], P = 0.001). An omnibus test of model coefficients demonstrated that the model showed significant improvement over the null model (χ2 = 76.6, P 0.7 as a cut off for exclusion. This secondary analysis of the PARITY study data found that among the potential risk factors for SSI following endoprosthetic reconstruction of the lower extremity, the only independent risk factor on multivariate analysis was hospital LOS. It therefore may be reasonable for clinicians to consider streamlined discharge plans for orthopaedic oncology patients to potentially reduce the risk for SSI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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