Challenges in reporting surgical site infections to the national surgical site infection surveillance and suggestions for improvement
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mandatory orthopaedic surgical site infection (SSI) data in England are used as a benchmark to compare infection rates between participating hospitals. According to the national guidelines, trusts are required to submit their data for at least one quarter of the year but they are free to report for all quarters. Owing to this ambiguity, there is a concern about robust reporting across trusts and therefore the accuracy of these data. There is also concern about the accuracy of collection methods. The aim of this five-year retrospective study was to assess the accuracy of SSI reporting at two hospitals in South East England under the same trust. METHODS: A retrospective review was carried out of five years of electronic medical records, microbiology data and readmission data of all patients who underwent hip and knee replacement surgery at these hospitals. These data were validated with the data submitted to Public Health England (PHE) and any discrepancy between the two was noted. RESULTS: A significant difference was found in the SSI rates reported by the surveillance staff and our retrospective method. CONCLUSIONS: Our study confirms the findings of a national survey, which raised concerns about the quality of SSI reporting and the usefulness of PHE SSI data for benchmarking purposes. To our knowledge, there are no previously published studies that have looked at the accuracy of the English orthopaedic SSI surveillance. In the light of our findings, there is an urgent need for external validation studies to identify the extent of the problem in the surveillance scheme. The governing bodies should also issue clear guidelines for reporting SSIs to maintain homogeneity and to present the true incidence of SSI. We suggest some measures that we have instituted to address these inadequacies that have led to significant improvements in reporting at our trust.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».