Hintergrund:
Die periprothetische Gelenkinfektion (PJI) stellt eine schwerwiegende Komplikation nach dem primären Gelenkersatz dar. Sie tritt nach etwa 0,5-2,6 % dieser Operationen auf. Derzeit existiert kein allgemein anerkanntes System, um dieses komplexe Krankheitsbild zu klassifizieren. In dieser Studie wird die PJI-TNM-Klassifikation (Tissue and implant conditions, Non-human cells, Morbidity) nach Alt et al. hinsichtlich der klinischen Anwendbarkeit und der Vorhersagefähigkeit klinischer Ergebnisse bewertet. Im Fokus stehen die Outcome-Parameter: Infektionsrezidiv, Mortalität, Notwendigkeit einer intensivmedizinischen Behandlung und eine lange Krankenhausaufenthaltsdauer Methoden: Es wurde eine retrospektive Kohortenstudie mit Patienten durchgeführt, die zwischen 2005 und 2020 aufgrund einer PJI am Universitätsklinikum Regensburg behandelt
wurden. Einschlusskriterium war die Erfüllung der EBJIS-Kriterien einer gesicherten Infektion. Es wurden demografische Daten, die Symptomdauer, das mikrobiologische Erregerspektrum, CRP-Werte, die Therapieform, Krankenhausaufenthalte, Komorbiditäten, das Auftreten eines Infektionsrezidivs sowie die Mortalität erfasst. Anschließend erfolgte die Klassifikation der Patienten gemäß der PJI-TNM-Klassifikation. Statistische Zusammenhänge wurden mittels Chi-Quadrat-Test bzw. Spearman’scher Rangkorrelation analysiert. Die Risikoanalyse für die Outcome-Parameter erfolgte anhand binär logistischer bzw. Cox-Regression. Funktionelle,
patientenbezogene Ergebnisse (KATZ-ADL, PMS) wurden telefonisch erhoben.
Ergebnisse: 147 Patienten erfüllten die Einschlusskriterien, der mediane Follow-up-Zeitraum lag bei 22 Monaten (IQR: 7,0-61,0). Ein gesichertes Infektionsrezidiv trat bei 19,7 % auf. Ein signifikant erhöhtes Risiko hierfür bestand bei Patienten mit schweren Vorerkrankungen (M2, CCI > 4; HR 2,84; 95 %-CI 1,17-6,90; p 0,021) sowie bei verlängertem Krankenhausaufenthalt
(> 42 Tage; HR 2,34; 95 %-CI 1,09-5,02; p 0,029). Die Gesamtmortalität betrug 15,0 %. Sie war bei Patienten mit mäßigen (M1, CCI 2-3; HR 4,11; 95 %-CI 1,20-14,69; p 0,030) und schweren Vorerkrankungen (HR 4,04; 95 % CI 1,21-13,5; p 0,023) sowie bei längerer Hospitalisierung (HR 2,80; 95 %-CI 1,14-6,93; p 0,025) signifikant erhöht. Ein erhöhtes Risiko für die Notwendigkeit einer intensivmedizinischen Behandlung bestand bei Patienten mit mäßigen Vorerkrankungen (OR 2,37; 95 %-CI 1,05-5,36; p 0,037), hohem CRP-Wert (OR 2,47; 95 %-CI 1,24-4,89; p = 0,010) und bei einer verlängerter Krankenhausaufenthaltsdauer (OR 2,79; 95%-CI 1,43-5,44; p 0,003).
Zusammenfassung
Fazit: Die PJI-TNM-Klassifikation bildet die Komplexität des Krankheitsbildes umfassend ab, indem sie in den vier Kategorien (rTNM) eine Vielzahl relevanter Faktoren berücksichtigt. Insbesondere die Kategorie M (Morbidity) zeigte sich als starker Prädiktor für die untersuchten Outcome-Parameter. Für die Kategorien Tissue and implant conditions sowie Non-human cells
ließ sich kein signifikanter Zusammenhang mit den klinischen Endpunkten feststellen. Derzeit basiert die Einteilung des M-Status auf dem CCI, einem allgemeinen Komorbiditätsscore, der nicht spezifisch auf die Risikostratifizierung bei PJI ausgerichtet ist und somit keine optimale
Grundlage für diese Kategorie darstellt. Die Erarbeitung eines PJI-spezifischen Scores wäre wünschenswert. Zur Bewertung der prognostischen Relevanz der PJI-TNM-Klassifikation und ihrer Weiterentwicklung bedarf es zudem einer multizentrischen Validierungsstudie mit einer größeren Patientenkohorte, um aufbauend darauf eine optimierte Klassifikation zu entwickeln und Therapieregime ableiten zu können.

Background:
Periprosthetic joint infection (PJI) is a devasting complication after arthroplasty. It occurs in around 0.5-2.6 % of cases. There is currently no common accepted system for classifying this complex clinical picture. This study evaluates the PJI-TNM classification (Tissue and implant conditions, Non-human cells, Morbidity) according to Alt et al., with regard to its clinical applicability and ability to predict clinical outcomes. It focusses on the outcome parameters: infection recurrence, mortality, need for intensive care treatment and length of hospitalisation.
Methods:
A retrospective cohort study was conducted involving patients treated for PJI at University Hospital Regensburg between 2005 and 2020. Patients were included if the fulfilled the EBJIS-criteria for a confirmed infection. The following data were recorded: demographic data, duration of symptoms, microbiological paathogen spectrum, CRP values, type of therapy, hospital stays, comorbidities, occurend of infektion recurrence and mortality. The patients were then classified according to the PJI-TNM-classification. Statistical correlations were analysed
using chi-squared and Spearman’s rank correlation tests. Risk analyses of the otucome parameters was performed uising binary logistic or Cox regression. Functional, patient-related results (KATZ-ADL, PMS) were collected via telephone.
Results:
A total of 147 patients met inclusion criteria, the median follow-up-period was 22 months (IQR: 7.0-61.0). A confirmed reccurence of nfection occured in 19.7 % of patients. This was significantly more prevalent in patients with severe pre-existing conditions (M2, CCI > 4; HR 2,84; 95 %-CI 1.17-6,90; p 0,021) and with prolonged hospitalisation (> 42 days; HR 2.34; 95 %-CI 1.09-5.02; p 0.029). The overall mortality rate was 15.0 %. This was significantly higher in patients with moderate (M1, CCI 2-3; HR 4.11; 95 %-CI 1.20-14.69; p 0,030) or severe pre-existing conditions (HR 4.04; 95 %-CI 1.21-13.5; p 0,023), as well as in those with
prolonged hospitalisation (HR 2.80; 95 %-CI 1.14-6.93; p 0,025). Patients with moderate pre-existing conditions (OR 2.37; 95% CI 1.05-5.36; p 0.037), high CRP (OR 2.47; 95% CI 1.24-4.89; p = 0.010) and prolonged hospitalisation (OR 2.79; 95% CI 1.43-5.44; p 0.003) were at an increased risk of requiring intensive care treatment
Conclusion:
The PJI-TNM-classification provides a comprehensive reflection of the complex clinical picture of PJI, addressing a large number of relevant factors across its four categories (rTNM). Category M (Morbidity) proved to be a particularly strong predictor oft he analysed outcome parameters. However, no significant correlation was found with the clinical outcome-parameters for the categories Tissue and implant conditions and Non-human cells. Currently, M-Status is categorised using the CCI, a general comorbidity score not specifically designed for risk stratification in PJI. Accordingly it is not an optimal basis for this category.
Therefore, it would be desirable to develeop a PJI-specific score. In order to evaluate the prognostic relevance of the PJI-TNM-classification and facilitate its further development, a multicentre validation study involving a larger patient cohort is required in order to optimise the classification and derive treatment regimes.