Strategies to Prevent Surgical Site Infections in Acute Care Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Previously published guidelines are available that provide comprehensive recommendations for detecting and preventing healthcare-associated infections. The intent of this document is to highlight practical recommendations in a concise format designed to assist acute care hospitals to implement and prioritize their surgical site infection (SSI) prevention efforts. Refer to the Society for Healthcare Epidemiology of America/Infectious Diseases Society of America “Compendium of Strategies to Prevent Healthcare-Associated Infections” Executive Summary and Introduction and accompanying editorial for additional discussion. 1. Burden of SSIs as complications in acute care facilities. a. SSIs occur in 2%-5% of patients undergoing inpatient surgery in the United States. b. Approximately 500,000 SSIs occur each year. 2. Outcomes associated with SSI a. Each SSI is associated with approximately 7-10 additional postoperative hospital days. b. Patients with an SSI have a 2-11 times higher risk of death, compared with operative patients without an SSI. i. Seventy-seven percent of deaths among patients with SSI are direcdy attributable to SSI. c. Attributable costs of SSI vary, depending on the type of operative procedure and the type of infecting pathogen; published estimates range from $3,000 to $29,000. i. SSIs are believed to account for up to $10 billion annually in healthcare expenditures. 1. Definitions a. The Centers for Disease Control and Prevention National Nosocomial Infections Surveillance System and the National Healthcare Safety Network definitions for SSI are widely used. b. SSIs are classified as follows (Figure): i. Superficial incisional (involving only skin or subcutaneous tissue of the incision) ii. Deep incisional (involving fascia and/or muscular layers) iii. Organ/space
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,016 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».