Local Infection after Placement of Percutaneous Endoscopic Gastrostomy Tubes: A Prospective Study Evaluating Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to its high efficacy and technical simplicity, percutaneous endoscopic gastrostomy (PEG) has gained wide-spread use. Local infection, occurring in approximately 2% to 39% of procedures, is the most common complication in the short term. Risk factors for local infection are largely unknown and therefore--apart from calculated antibiotic prophylaxis--preventive strategies have yet to be determined. OBJECTIVE: To assess the potential patient- and procedure-related risk factors for peristomal infection following PEG tube placement. METHODS: Potential patient-related (eg, age, sex, diseases, body mass index, concomitant antibiotic therapy) and procedure-related (endoscopist experience, institutional factors, findings on endoscopy) risk factors and their coincidence with local infection, defined as a positive peristomal infection three days after PEG tube placement, were evaluated at two institutions. A standardized antibiotic prophylaxis was not performed. The peristomal infection score was also evaluated in 390 patients. RESULTS: Using a multivariate binary regression analysis, four risk factors were established as relevant for local infection after PEG: clinical institution (OR 6.69; P = 0.0001), size of PEG tubes (15 Fr versus 9 Fr; OR 2.12; P = 0.05), experience of the endoscopist (more than 100 investigations versus less than 100 investigations; OR 0.54; P = 0.05) and the existence of a malignant underlying disease (OR 2.28; P = 0.019). CONCLUSIONS: Similar to other endoscopic interventions, local infection as a complication of PEG tube placement depends on the experience of the endoscopist. Institutional factors also play a significant role. Additional risk factors include PEG tube size and underlying diseases. These findings indicate that the local infection after PEG tube placement may be influenced by both endoscopy-associated factors and by the underlying disease status of the patient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».