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Enregistrement W2261039236 · doi:10.1161/circ.128.suppl_22.a18267

Abstract 18267: The Economic Impact of Healthcare Associated Infections in Cardiac Surgery

2013· article· en· W2261039236 sur OpenAlexaff
Giampaolo Greco, Wei Shi, Robert E. Michler, Eugene H. Blackstone, Irving L. Kron, Ellen Moquete, Alan J. Moskowitz, Vinod Thourani, A. Marc Gillinov, Annetine C. Gelijns, Michael Argenziano, John H. Alexander, Louis P. Perrault, Sandra G. Burks, Patrick T. O’Gara, Emilia Bagiella, Samuel F. Hohmann, Timothy J. Gardner

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careCardiac surgeryIntensive care medicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthcare-associated infections (HAIs) are the most common non-cardiac complication after cardiac surgery, and are associated with increased morbidity, mortality and resource use. Despite being the focus of quality improvement efforts, there is little information about their economic impact. This prospective cohort study examines the incremental costs associated with HAIs within 65 days of cardiac surgery. Methods: Clinical data on major and minor infections (CDC/NHSN definitions) from 9 academic centers were merged with related financial data routinely collected by the University Health Consortium. Incremental length of stay (LOS) and cost attributable to HAIs were estimated using generalized linear models, adjusting for patient demographics, clinical history, baseline labs and surgery type. Results: The most common procedures in 4313 cardiac surgery patients were isolated valve (31%), isolated CABG (29%), and CABG/valve (12%), with a mean age 64±13 years. During the index hospitalization, 3% of patients experienced major infections, including pneumonia, sepsis, C. Difficile and surgical site infections. The most common minor infection was UTI, which occurred in 2% of patients. The adjusted average incremental cost due to major infection was nearly $50,000 (table), with the additional ICU stay increasing the index hospitalization cost by $1094/day during the first 2 weeks after surgery. Patients with major index HAIs were nearly twice as likely to be readmitted as those without. Overall, there were 855 readmissions; 19 % due to HAIs, costing on average nearly twice as much as non-HAI related readmissions. Conclusions: In an era that emphasizes early discharge and the need to avert preventable readmissions, this study shows that both are heavily influenced by infection rates and that the costs of HAIs in cardiac surgery are substantial. These data provide critical insights about the potential economic impact of infection prevention programs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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