関節形成術と修正可能な危険因子

股関節および膝関節全置換術は、関節破壊による障害および痛みの効果的な治療を可能にし、世界中で最も頻繁に実施される手術の 1 つです。 手術部位の感染症は依然として人工関節全置換術の深刻な合併症であり、症例の 1 ～ 7% で発生します。 手術部位感染の最も深刻な形態である人工関節感染は、重度の罹患率、死亡率の増加、および莫大な費用に関連する壊滅的な合併症です。 手術前に改善される可能性のある人工関節感染症の発症の独立した危険因子として特定されているいくつかの根本的な病状があり、これらは修正可能な危険因子と呼ばれます。具体的には、手術前の貧血、肥満、糖尿病、栄養不良、喫煙および身体活動です。 .

この研究の仮説は、手術の待機期間 (6 ～ 12 か月) を利用して既知の修正可能な危険因子の状態を改善することにより、人工関節感染の頻度が減少する可能性があるというものです。 この最適化は、病院とプライマリ ケアの協力によって確立されました。

したがって、患者の特性と転帰を比較する、股関節または膝関節の人工関節全置換術の術前準備に関する介入前後の前向き非無作為化品質管理研究が計画されました。

対照群: 2018 年 8 月 20 日、麻酔術前評価外来診療所での手術の 1 週間前に、「通常のケア」患者の包含が開始されました。 その時点で、561 人の患者が股関節または膝の関節形成手術の順番待ちリストに載っていました。 2018 年 31 月 12 日までの次の 4 か月間で、さらに 66 人の患者が研究に追加されました。 2019 年 1 月 1 日以降 (介入部分への収集が開始されたとき)、さらに 111 人の患者が追加されました (「通常のケア」グループの 15%)。 これらは、整形外科の外来診療所で研究のインターベンショナル アームへの参加を申し出なかった、または参加を辞退した患者であり、手術の 1 週間前に術前クリニックで発見されたときに、「通常のケア」アームへの参加を申し出られました。伝統的な術前準備を受けていた。 これらの患者の手術は 2018 年 8 月 27 日に開始され、2020 年 7 月 9 日まで続き、合計 738 人で構成されています。

介入群：研究の介入群への組み入れは、2019 年 2 月 1 日から 2021 年 1 月 30 日の間に、整形外科外来クリニックでの手術の 6 ～ 12 か月前に行われ、その後 3 週間以内に患者の一般医との予約を確保してさらに進めました。血液検査の結果を分析し、状態を最適化するために、さらなる検査、治療、または他の専門家への相談が好ましいかどうかを評価します。 極端な BMI の患者には、病院で栄養に関するアドバイスもありました。 入隊した患者は 1010 人で、2019 年 3 月 25 日に手術が開始され、現在までに 710 人の患者が手術を受けていますが、COVID-19 (SARS-CoV-2) による遅延のため、手術はまだ進行中です。

結果変数：年齢、性別、喫煙、合併症、手術の種類、麻酔の種類、ASA分類、体重、身体活動、検査値（Hb、Glu、HbA1c、アルブミン. リンパ球、D-ビタミン)、輸血、滞在期間。 術後フォローアップは、縫合糸除去のためのプライマリケアで術後3週間、次に外来整形外科クリニックで6週間行われました。 これらの訪問からのメモは、手術部位感染、人工関節感染、手術部位ドレナージ、出血、裂開、および血腫を含む手術部位合併症を特定するために研究され、CDC の National Healthcare Safety Network および PJI 診断に従って評価されました。 また、関節形成術の合併症に関する患者日誌の分析により、2 年間のフォローアップが行われます。

統計的方法。 患者の人口統計は、連続変数の中央値 (四分位範囲)、およびカテゴリ変数の数 (パーセンテージ) として説明されます。 正規分布データの平均値と標準偏差 (SD) が報告されます。 修正可能な危険因子の存在と術後の手術部位感染の存在との間の単変量関連性は、カテゴリ変数のカイ 2 乗検定と連続変数の t 検定を使用して評価されます。 これは記述的研究であり、コホートで知られていない修正可能な危険因子の発生率であるため、分析前に検出力の評価は行われませんでした。 グループ間に差があるかどうかを調べるには、t 検定またはノンパラメトリック Wilcoxon 順位和検定またはホテリングの t を連続パラメーターに使用し、カイ 2 乗検定またはフィッシャーの正確検定を使用してカテゴリ パラメーターを比較します。 ポアソン回帰またはゼロ膨張回帰の負の二項回帰を使用して、介入後に合併症の頻度に違いが生じたかどうかを研究します。 これらの方法は、データの分析中に予期しない要因が発生した場合、変更される可能性があります。