Improving Surveillance for Surgical Site Infections Following Total Hip and Knee Arthroplasty Using Diagnosis and Procedure Codes in a Provincial Surveillance Network
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To evaluate hospital administrative data to identify potential surgical site infections (SSIs) following primary elective total hip or knee arthroplasty. DESIGN Retrospective cohort study. SETTING All acute care facilities in Alberta, Canada. METHODS Diagnosis and procedure codes for 6 months following total hip or knee arthroplasty were used to identify potential SSI cases. Medical charts of patients with potential SSIs were reviewed by an infection control professional at the acute care facility where the patient was identified with a diagnosis or procedure code. For SSI decision, infection control professionals used the National Healthcare Safety Network SSI definition. The performance of traditional surveillance methods and administrative data-triggered medical chart review was assessed. RESULTS Of the 162 patients identified by diagnosis or procedure code, 46 (28%) were confirmed as an SSI by an infection control professional. More SSIs were identified following total hip vs total knee arthroplasty (42% vs16%). Of 46 confirmed SSI cases, 20 (43%) were identified at an acute care facility different than their procedure facility. Administrative data-triggered medical chart review with infection control professional confirmation resulted in a 1.1- to 1.7-fold increase in SSI rate compared with traditional surveillance. SSIs identified by administrative data resulted in sensitivity of 90% and specificity of 99%. CONCLUSION Medical chart review for cases identified through administrative data is an efficient supplemental SSI surveillance strategy. It improves case-finding by increasing SSI identification and making identification consistent across facilities, and in a provincial surveillance network it identifies SSIs presenting at nonprocedure facilities. Infect Control Hosp Epidemiol 2016;37:699-703.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».