Improved Accuracy of Caesarean Section Surgical Site Infection Surveillance Utilizing Post-Discharge Email
Notice bibliographique
Résumé
Background. Post-discharge surveillance for surgical site infections (SSI) is critical for procedures with short hospital stays. We describe SSI rates for Caesarean sections (C/S) with six years of surveillance data using conventional and innovative approaches to post-discharge surveillance. Methods. At an acute care hospital in Vancouver, Canada, C/S SSI surveillance was routinely performed from 1 April 2009 to 31 March 2015. A 30-day, post-discharge component was implemented starting 1 April 2012. In the first year of post-discharge surveillance, patient self-reported infections via traditional mail surveys; in the second year, an Infection Control Practitioner (ICP) initiated phone calls to patients (in addition to mail surveys); in the third year, electronic follow-up via email was initiated. We examined SSI rates, response rates and time spent by an ICP engaging with patients for responses. The χ2 tests were applied to comparisons of the three years with and without post-discharge surveillance. Results. In the first three years, 1939 C/S and in the final three years, 1947 C/S were performed, respectively. The SSI rate in the first three years was 0.36 per 100 procedures (6 superficial and 1 deep). In the final three years, the SSI rate was 1.39 per 100 procedures (19 superficial, 1 deep, 7 organ space). Significantly more infections were captured (p < 0.001) and a significantly higher number of organ space and deep incisional infections were identified (p = 0.020) with post-discharge surveillance. Response rates improved significantly, from 20% to 46% with mail and phone calls. Response rates with email were 73% email (p < 0.001). Time spent by ICP engaging with patients for responses for post-discharge surveillance varied from 24.9 hours in 2012/2013 (711 C/S) to 40.5 hours in 2013/2014 (654 C/S) to 35.7 hours in 2014/2015 (582 C/S) with the corresponding response rates of 20%, 46% and 73%. Conclusion. Post-discharge surveillance for patients who undergo C/S detected significantly more SSI, including deep incisional and organ space infections. Email follow-up was an efficient and effective method of post-discharge surveillance and should be included routinely in a SSI surveillance program for procedures associated with short hospital lengths of stay. Disclosures. All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».