Effect of Pre-Operative Use of Medications on the Risk of Surgical Site Infections in Patients Undergoing Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Median sternotomy, the most common means of accessing the heart for cardiac procedures, is associated with higher risk of surgical site infections (SSIs). A limited number of studies reporting the impact of medication use prior to cardiac surgery on the subsequent risk of SSIs usually focused on antibacterial prophylaxis. The objective of the current study was to evaluate the effect of medications prescribed commonly to cardiac patients on the risk of incident SSIs. METHODS: The study analyzed data on consecutive cardiac surgery patients undergoing median sternotomy at a McGill University teaching hospital between April 1, 2011 and October 31, 2013. Exposure of interest was use of medications for heart disease and cardiovascular conditions in the seven days prior to surgery and those for comorbid conditions. The main outcome was SSIs occurring within 90 d after surgery. Univariate and multivariate logistic regression (adjusted odds ratio [AOR]) was used to evaluate the effect. RESULTS: The cohort included 1,077 cardiac surgery patients, 79 of whom experienced SSIs within 90 d of surgery. The rates for sternal site infections and harvest site infections were 5.8 (95% confidence interval [CI]: 4.4-7.3) and 2.5 (95% CI: 1.4-3.7) per 100 procedures, respectively. The risk of SSI was increased with the pre-operative use of immunosuppressors/steroids (AOR 3.47, 95% CI: 1.27-9.52) and α-blockers (AOR 3.74, 95% CI: 1.21-1.47). CONCLUSIONS: Our findings support the effect of immunosuppressors/steroids on the risk of SSIs and add evidence to the previously reported association between the use of anti-hypertensive medications and subsequent development of infection/sepsis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».