Hospital-Acquired Infections After Cardiac Surgery and Current Physician Practices: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The management of hospital-acquired infections (HAIs) with respect to physician practices remains largely unexplored despite increasing efforts to standardize care. In the present study, we report findings from a 2-month audit of all patients that have undergone cardiac surgery at a large referral center in Atlantic Canada. Methods: All patients who underwent cardiac surgical procedures during May and June 2013 at the Queen Elizabeth II Health Sciences Center in Halifax, Nova Scotia were identified. The prevalence of urinary tract infections (UTIs), pneumonia, leg harvest site infections, superficial sternal wound infections, deep sternal wound infections, and sepsis was examined to determine physician approaches in terms of verification rates (microbiology), time of diagnosis and duration of treatment. Continuous variables were compared using Student’s t -test and categorical variables were analyzed using Fischer’s exact test. Results: A total of 185 consecutive patients underwent cardiac surgical procedures, of which 39 (21%) developed at least one postoperative infection. The overall prevalence of infection types, from highest to lowest, was UTI (8%), pneumonia (7%), leg harvest site infection (5%), superficial surgical site infection (4%), and sepsis (2%). There were no deep sternal wound infections. The overall in-hospital mortality rate was 3.8% with a median length of stay (LOS) of 8 days. The overall infection verification rate was 50% (ranged from 100% in sepsis to 10% in leg harvest site infections). In all cases, a full course of antibiotics was administered despite negative microbiology cultures or limited evidence of an actual infection. Conclusions: HAIs are commonly treated without being verified and treatment is often not discontinued after negative cultures are received. Our findings highlight the fact that antibiotic treatment is not always supported by evidence, and the effect of this could contribute to increased selective pressure for antimicrobial resistant bacteria. J Clin Med Res. 2017;9(1):10-16 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr2637w
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».