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Enregistrement W2212344635 · doi:10.1308/rcsann.2015.0027

Challenges in reporting surgical site infections to the national surgical site infection surveillance and suggestions for improvement

2015· article· en· W2212344635 sur OpenAlexaboutno aff
Seema Singh, James Davies, Silviu Sabou, Raj Shrivastava, Srinivasulu Reddy

Notice bibliographique

RevueAnnals of The Royal College of Surgeons of England · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBenchmarkingSurgical site infectionRetrospective cohort studyMedical recordQuarter (Canadian coin)Data collectionMEDLINEData qualityPublic healthUnder-reportingMedical emergencyFamily medicineEmergency medicineSurgeryNursingGeographyOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,301
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,556
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3010,556
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0180,022
Science ouverte0,0150,010
Intégrité de la recherche0,0100,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,244 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreCommentaire

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

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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