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Enregistrement W2266552416 · doi:10.1093/ofid/ofv133.242

Use of a Provincial Surveillance System to Characterize Post-Operative Surgical Site Infections Following Primary Hip and Knee Arthroplasty in Alberta, Canada

2015· article· en· W2266552416 sur OpenAlexaboutno aff
Elissa Rennert‐May, Kathryn Bush, David Vickers, Stephanie Smith

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgical site infectionArthroplastyHip arthroplastyGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Knee and hip replacements are an effective intervention for improving patient quality of life. Rates of these surgeries in North America are growing, coinciding with increasing frequency of obesity and an aging population. A small number of these surgeries will develop post-operative surgical site infections (SSI), causing substantial patient morbidity and healthcare costs. We present a population based descriptive analysis of SSI following primary hip and knee replacements. Methods. The Alberta Health Services Infection Prevention and Control program collects data prospectively on all SSI after primary total hip and knee arthroplasty done in Alberta, Canada. The data used here contained all SSI within 180 days of surgical procedures between 1 March 2012 and 30 September 2014. Primary outcomes were rate of infection and causative pathogens. Secondary outcomes included timing of infection after surgery (i.e. 30 days or less, 31-90 days, and greater than 90 days), and the relationship of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) colonization to infection. Results. There were 312 SSI cases for review. Overall rate of SSI (per 100 procedures) were 1.69 and 1.20 for hip and knee replacements, respectively. The majority (79%) of infections occurred within the first 30 days following surgery. When stratified by time to infection, the proportion of knee SSIs increased from 47 to 67 percent after 30 days. Causative pathogens were identified in 122 (80%) hip infections and 116 (72.5%) knee infections. Most commonly identified was Staphylococcus aureus (38%), and the type of organism isolated was not related to the timing of infection. Colonization with MRSA was associated with subsequent infection (OR 40). Conclusion. From this study, we have identified several important characteristics of these infections that may be helpful for determining optimal prevention strategies. For example, intensive post-operative follow up within 30 days of primary knee arthroplasty may help prevent a subsequent SSI. Additionally, decolonization techniques may decrease consequent MRSA SSI in colonized patients. Disclosures. All authors: No reported disclosures.

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)0,005
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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