Postoperative cerebrospinal fluid wound leakage as a predictor of shunt infection: a prospective analysis of 205 cases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: The purpose of this study was to audit some of the risk factors for CSF shunt infections within the authors' practice and analyze the statistical significance of these factors. METHODS: The authors used their own contemporaneously collected shunt database in this study. All shunt procedures performed over a 2-year period between March 2000 and February 2002 at Great Ormond Street Hospital, London, were analyzed. For the purposes of this study, positive CSF cultures were a prerequisite for a data set to qualify as a shunt infection. The authors studied the effects of patient age, the etiology of hydrocephalus, whether the surgery was primary shunt placement versus a revision, the surgeon's level of experience, whether the surgery was performed on an elective or emergency basis, and the presence or absence of a perioperative CSF leak. Statistical analyses were performed. RESULTS: Two hundred and five patients with a mean (+/- SD) age at surgery of 27.9 +/- 43.0 months were included in this study. Shunt infections developed in 17 patients (8.3%) at a median of 42 days postoperatively (range 14-224 days). The presence of a perioperative CSF leak was the only variable that showed a statistically significant association with the occurrence of a shunt infection, with an infection rate of 57.1% compared to 4.7% in cases with no leak (OR 27.0 [95% CI 7.7-94.3]). The cause of hydrocephalus, elective versus emergency surgery, level of surgeon experience, a primary versus a revision procedure, and patient age did not have a bearing on the infection risk. CONCLUSIONS: The presence of a perioperative CSF leak puts pediatric patients at a very high risk of shunt infection. Aside from prevention, the optimal management of such CSF leaks require further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».