A 19‐Year Study on Pacemaker‐Related Infections: A Claim for Using Postoperative Antibiotics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although the incidence of pacemaker-related infection (PMINF) is low, it necessitates removal of the pacing system. There is currently no consensus on antibiotics during implantation. METHODS: A prospective database on patients undergoing pacemaker surgery from 1991 to 2009 was reviewed to determine factors associated with PMINF. Specifically, three eras of antibiotic use were compared to elucidate the effect of antibiotics on PMINF: no antibiotics, perioperative antibiotics, and peri- plus postoperative antibiotics. RESULTS: There were 3,253 procedures with PMINF identified in 46 (1.4%) patients. Over 19 years, PMINF incidence fell from 3.6% (no antibiotics) to 2.9% (perioperative antibiotics), to 0.4% (peri- plus postoperative antibiotics). On univariate analysis, the following were associated with PMINF: nonuse of postoperative antibiotics (3.0% vs 0.4%, P < 0.001), year of implant (P < 0.001), repeat procedures (2.3% vs 1%, P = 0.006), nonuse of perioperative antibiotics (3.6% vs 1.3%, P = 0.027). With postoperative antibiotics, rates were significantly reduced in new implants (1/1,289 = 0.1% vs 22/967 = 2.3%, P < 0.001) and repeat procedures (7/692 = 1.0% vs 16/305 = 5.2%, P < 0.001). On multivariate analysis, the following were significant (standardized coefficients denote relative importance): postoperative antibiotics (0.776), repeat procedures (0.508), year of implant (0.142), perioperative antibiotics (0.088). CONCLUSIONS: The PMINF rate is reduced significantly by perioperative antibiotics with a further significant reduction with postoperative antibiotics. However, the reduction in PMINF rate could be a result of changes in practice in the different time eras. This study suggests consideration of perioperative followed by postoperative antibiotics to minimize pacemaker infections.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».