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Enregistrement W4415570901 · doi:10.1302/1358-992x.2025.11.030

ABSOLUTE NEUTROPHIL COUNT: A NOVEL MARKER FOR DIAGNOSING CHRONIC PERIPROSTHETIC JOINT INFECTION FOLLOWING TOTAL HIP AND KNEE ARTHROPLASTY

2025· article· en· W4415570901 sur OpenAlexaff
Troy D. Bornes, Josh Rezkalla, Jonathan S. Yu, Allina Nocon, Kathleen Tam, David J. Mayman, Alberto Carli, Peter K. Sculco

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriprostheticGold standard (test)White blood cellAbsolute neutrophil countSynovial fluidArthroplastyReceiver operating characteristicTotal knee arthroplasty

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Establishing the diagnosis of periprosthetic joint infection (PJI) is challenging. To date, no gold standard test exists. Criteria used to diagnose PJI include synovial white blood cell (WBC) count and polymorphonuclear neutrophil (PMN) percentage. Elevations in these markers suggest the presence of PJI. However, it is currently unclear whether PJI is present if levels are discordant with one marker elevated and the other within normal limits. Our objectives were to determine the performance of synovial absolute neutrophil count (ANC) in the diagnosis of chronic PJI and evaluate its accuracy in predicting PJI when discordance exists between WBC and PMN. This retrospective study included 472 patients from a revision arthroplasty registry treated with revision total hip arthroplasty (THA) or revision total knee arthroplasty (TKA). All patients were evaluated with preoperative aspiration and 3 intraoperative cultures. Synovial fluid markers (WBC and PMN) and serum markers (CRP and ESR) were collected. ANC was calculated as the product of WBC count and PMN percentage. Chronic infection was defined using the 2013 version of the Musculoskeletal Infection Society (MSIS) criteria. ANC thresholds were generated using data-driven methods (upper quartile) and the literature-derived estimates. Patients with discordance were identified within the sample population. ANC was compared to other markers in the diagnosis of infection using area under the curve (AUC) analysis on receiver operating characteristic (ROC) curves, sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV). There were 193 patients with chronic PJI and 279 patients with no infection. Levels of all infection markers including ANC were significantly higher in chronically infected patients compared with noninfected patients. ANC performed well in predicting chronic PJI in patients treated with revision THA and TKA. Discordance between WBC count and PMN percentage occurred in approximately 12% of patients. Based on the results, we propose a diagnostic algorithm for use in patients with discordance (Figure 1B). An ANC threshold of 2983 cells/µL was shown to effectively diagnose chronic PJI in the study population of 472 patients. Further investigation is required to validate the use of ANC in diagnostic algorithms. For any figures or tables, please contact the authors directly.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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