Преоперационные биомаркеры как предикторы исхода при двухэтапном ревизионном эндопротезировании по поводу ППИ (ARKO-PJI)

С прогрессирующим старением населения наблюдается значительное увеличение частоты скелетных переломов, особенно проксимального отдела бедренной кости, а также дегенеративных состояний, таких как остеоартрит, для которых эндопротезирование суставов является методом выбора. Однако эта процедура не лишена осложнений; помимо технических и механических проблем, связанных с возможным неправильным позиционированием имплантата, одним из наиболее опасных является перипротезная инфекция сустава (ППИ), которая представляет собой серьезную проблему с точки зрения клинического ведения и прогностического влияния. Терапевтические стратегии при ППИ варьируются от санации с сохранением имплантата и замены модульных компонентов (DAIR/DAPRI) до полного удаления имплантата с установкой артикулирующего спейсера, часто с последующей процедурой реимплантации. Эти подходы требуют длительных курсов антибиотиков, что потенциально может оказывать негативное влияние на функцию почек, особенно в случаях длительного воздействия нефротоксичных препаратов. Несмотря на клиническую значимость этой проблемы, текущая литература по-прежнему предоставляет ограниченные данные относительно идентификации недорогих и легкодоступных биомаркеров, способных предсказывать исходы лечения при ППИ, особенно у пациентов, подвергающихся имплантации спейсера с последующей реимплантацией. В последней литературе все чаще исследуется использование биомаркеров, таких как соотношение нейтрофилов к лимфоцитам (НЛС), соотношение тромбоцитов к лимфоцитам (ТЛС), соотношение моноцитов к лимфоцитам (МЛС), индекс системного воспалительного ответа (ИСВО) и других, для характеристики воспалительного и нутритивного статуса, а также для изучения возможных ассоциаций между этими маркерами и исходами выбранных хирургических процедур. Наличие прогностических маркеров может оптимизировать терапевтическое ведение, снижая риск рецидива инфекции и улучшая послеоперационную стратификацию риска.