Is Surgical Case Order Associated With Increased Infection Rate After Spine Surgery?
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective database review. OBJECTIVE: To determine whether surgical site infections are associated with case order in spinal surgery. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Postoperative wound infection is the most common complication after spinal surgery, with incidence varying from 0.5% to 20%. The addition of instrumentation, use of preoperative prophylactic antibiotics, length of procedure, and intraoperative blood loss have all been found to influence infection rate. No previous study has attempted to correlate case order with infection risk after surgery. METHODS: A total of 6666 spine surgery cases occurring between January 2005 and December 2009 were studied. Subjects were classified into 2 categories: fusion and decompression. Case order was determined, with each procedure labeled 1 to 5 depending on the number of previous cases in the room. Variables such as the American Society of Anesthesiologists score, number of operative levels, wound class, age, sex, and length of surgery were also tracked. A step-down binary regression was used to analyze each variable as a potential risk factor for infection. RESULTS: Decompression cases had a 2.4% incidence of infection. Longer surgical time and higher case order were found to be significant risk factors for lumbar decompressions. Fusion cases had a 3.5% incidence of infection. Posterior approach and revision cases were significant risk factors for infection in cervical cases. For lumbar fusion cases, longer surgical time, higher American Society of Anesthesiologists score, and older age were all significant risk factors for infection. CONCLUSION: Decompressive procedures performed later in the day carry a higher risk for postoperative infection. No similar trend was shown for fusion procedures. Our results identify potential modifiable risk factors contributing to infection rates in spinal procedures. Specific risk factors, although not defined in this study, might be related to contamination of the operating room, cross-contamination between health care providers during the course of the day, use of flash sterilization, and mid-day shift changes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,020 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».