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Enregistrement W4416222458 · doi:10.1302/1358-992x.2025.13.072

DESCRIPTION OF SURGICAL TREATMENT METHODS FOR PERIPROSTHETIC JOINT INFECTION FOLLOWING TOTAL HIP ARTHROPLASTY FOR OSTEOARTHRITIS IN ONTARIO, CANADA

2025· article· en· W4416222458 sur OpenAlexaffabout
Lauren L. Nowak, Emily Dawson, Ava John‐Baptiste, Emil H. Schemitsch

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriprostheticOsteoarthritisLogistic regressionArthroplastyTotal hip arthroplastyDemographicsJoint arthroplastyComplication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Periprosthetic joint infection (PPJI) is a serious and devastating complication following total hip arthroplasty (THA), and the optimal management of PPJI remains under debate. We sought to examine surgical treatment patterns and outcomes for PPJI following THA for osteoarthritis from 2012 to 2020 in Ontario, Canada. We used administrative databases to identify all patients who underwent THA for osteoarthritis from 2012 to 2020 in Ontario, Canada using procedural and diagnosis codes. We used the Canadian Joint Replacement Registry to identify patients who underwent revision surgery for PPJI, and categorized them based on type of revision surgery: a) Head and liner exchange (HL); b) 1 stage revision (1S); and c) 2 stage revision (2S). We further identified any repeat revision surgeries up to two years. We used Chi-square and Fisher exact tests to compare the unadjusted differences in patient demographics and outcomes between groups, and multivariable logistic regression to identify variables independently associated with revision surgery. We identified 67,267 patients who underwent THA between 2012 and 2020. Of these, 312 (0.5%) underwent revision surgery for PPJI, 126 (40.4%) in the HL group, 70 (22.4%) in the 1S group, and 116 (37.1%) in the 2S group. The proportion of patients in the 1S group increased from 22% in 2012 to 2014 to 35.5% in 2018 to 2020, the proportion of patients in the 2S group decreased from 40.7% in 2012 to 2014 to 20.8% in 2018 to 2020, and the proportion of patients in the HL group increased from 37.4% in 2012 to 2014 to 43.8% in 2018 to 2020. Variables independently associated with undergoing any type of revision surgery for PPJI included a higher CCI (Odds ratio 1.75, 1.12 to 2.72), a higher deprivation index (1.57, 1.05-2.37), and a longer wait time for their initial THA (1.01, 1.00-1.02). Patients in the HL group were more likely to be older, have a higher Charlson Comorbidity Index (CC), live further away from a hospital, and live in an area experiencing more material deprivation. Of the 312 patients who underwent revision for PPJI, 61 (19.6%) underwent a repeat revision within 2 years. The proportion of second revisions was non-significantly higher in the 2S group (26, 22.4%) compared to the 1S (14, 20.0%), and HL (21, 16.7%) groups. The majority of repeat revisions were performed due to infection in all groups (HL: 76.2%, 1S: 57.1%; 2S: 84.6%), followed by aseptic loosening (HL: 9.5%; 1S: 21.4%; 2S: 15.4%). While the proportion of patients undergoing 1 stage revisions for PPJI has increased in Ontario, Canada from 2012 to 2020, the risk of repeat revision surgeries remains high across all surgical management options for PPJI. These data suggest that patients with a higher CCI, with a higher deprivation index, or longer initial wait time (from referral to surgery) for initial THA may be at an increased risk of PPJI following THA for osteoarthritis. Prospective clinical studies are required to further examine the outcomes of revision surgery for PPJI.

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 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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,270 · 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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