Orthopaedic surgical site infection surveillance in NHS England
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The importance of accurate identification and reporting of surgical site infection (SSI) is well recognised but poorly defined. Public Health England (PHE) mandated collection of orthopaedic SSI data in 2004. Data submission is required in one of four categories (hip prosthesis, knee prosthesis, repair of neck of femur, reduction of long bone fracture) for one quarter per year. Trusts are encouraged to carry out post-discharge surveillance but this is not mandatory. Recent papers in the orthopaedic literature have highlighted the importance of SSI surveillance and the heterogeneity of surveillance methods. However, details of current orthopaedic SSI surveillance practice has not been described or quantified. PATIENTS AND METHODS: All 147 NHS trusts in England were audited using a structured questionnaire. Data was collected in the following categories: data collection; data submission to PHE; definitions used; resource constraints; post-discharge surveillance and SSI rates in the four PHE categories. The response rate was 87.7%. RESULTS: Variation in practice was clear in all categories in terms of methods and timings of data collection and data submission. There was little agreement on SSI definitions. At least six different definitions were used, some trusts using more than one definition. Post-discharge surveillance was carried out by 62% of respondents but there was again variation in both the methods and staff used. More than half of the respondents felt that SSI surveillance in their unit was limited by resource constraints. SSI rates ranged from 0% to 10%. CONCLUSION: This paper quantifies the heterogeneity of SSI surveillance in England. It highlights the importance of adequate resourcing and the unreliability of relying on voluntary data collection and submission. Conformity of definitions and methods are recommended to enable meaningful SSI data to be collated. Cite this article: Bone Joint J 2017;99-B:171-4.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».