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Enregistrement W2103036413 · doi:10.1016/j.ejcts.2009.09.023

Impact of deep sternal wound infection management with vacuum-assisted closure therapy followed by sternal osteosynthesis: a 15-year review of 23499 sternotomies

2009· review· en· W2103036413 sur OpenAlexaff
Richard Baillot, Daniel Cloutier, Livia Montalin, L Côté, François Lellouche, Chanel Houde, Geneviève Gaudreau, Pierre Voisine

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgeryIntensive care unitRetrospective cohort studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study was undertaken to examine the outcome of patients with deep sternal wound infection (DSWI) now treated with vacuum-assisted closure (VAC) therapy as a bridge to sternal osteosynthesis with horizontal titanium plate fixation. METHODS: From 1992 to 2007, a consecutive cohort of 23,499 patients underwent open-heart surgery (OHS) in our institution. The period under study was divided in two according to the use of therapeutic modalities: conventional (1992-2001, N=118 DSWI): debridement/drainage with primary closure and irrigation (N=37), debridement/drainage, open packing followed by pectoralis myocutaneous flaps (PMFs) (N=81); contemporary (2002-2007, N=149 DSWI): conventional treatment (N=24) and VAC therapy (N=125/83.8%). VAC was followed by sternal osteosynthesis with horizontal titanium plates in 92 patients (61.7%). RESULTS: DSWI was diagnosed in 267 out of 23 499 (1.1%) patients of our entire series according to Center for Disease Control - Atlanta (CDC) criteria, 118 out of 13 180 (0.9%) in the first and 149 out of 10 319 (1.4%) in the second period (p=0.001). Hospital mortality (N=267/23,499) has been 10.25% for the entire cohort under study without any difference between groups (1992-2001: 11.4%; 2002-2007: 9.1%, p=0.67). More recently, VAC therapy (N=125) was associated with a lower mortality (4.8% vs 14.1%, p=0.01). Stepwise multivariable logistic regression analysis for both periods revealed that prolonged intubation in the intensive care unit (ICU), use of bilateral internal thoracic artery grafting (BIMA), diabetes, re-operation for bleeding and body mass index (BMI) >30 kgm(-2) are the most powerful predictors of DSWI. In the more recently treated patients using VAC therapy, combined procedures (valve and graft) also emerged as a significant predictor. For the entire study, Staphylococcus epidermidis (49.6%) has been the most frequently identified pathogen, followed by Staphylococcus aureus (38.8%). Methicillin-resistant S.aureus (MRSA) was observed in 4.9% of the cohort. Neither of these bacteria was associated with increased mortality. Survival analysis with Cox regression model and propensity score adjustment in patients with DSWI showed freedom from all-cause mortality at 1, 5 and 10 years to be, respectively, 91.8%, 80.4% and 61.3% compared with 94.0%, 85.5% and 70.2%, respectively, for patients submitted to OHS without DSWI (p=0.01). Early adjusted survival for patients with DSWI treated with VAC therapy was 92.8%, 89.8% and 88.0%, respectively, at 1, 2 and 3 years, compared with 83.0%, 76.4% and 61.3%, respectively, for patients with DSWI treated without VAC (p=0.02). CONCLUSIONS: DSWI remains a major and challenging complication of OHS. VAC therapy with sternal preservation followed by delayed sternal osteosynthesis and PMF has been recently proposed as a new therapeutic strategy. Most patients treated with VAC therapy in our second group showed decreased perioperative mortality and increased short-term survival.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations167
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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