Risk factors for surgical site infection after kidney and pancreas transplantation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the incidence of surgical site infection (SSI) in a cohort of pancreas transplant recipients and assess predisposing risk factors for SSI DESIGN: Retrospective cohort study SETTING: Single transplant center in CanadaPatientsPatients who underwent any simultaneous pancreas and kidney (SPK) or pancreas after kidney (PAK) transplant procedures between January 2000 and December 2015 METHODS: In this retrospective cohort evaluation of SPK or PAK recipients, we assessed the incidence of SSI and risk factors associated with superficial, deep, and organ/space SSI. Multivariate logistic regression was used to identify independent risk factors for SSI in SPK and PAK recipients. RESULTS: In total, 445 adult transplant recipients were enrolled. The median age of these patients was 51 years (range, 19-71 years), and 64.9% were men. SSIs were documented in 108 patients (24.3%). Organ/space SSIs predominated (59 patients, 54.6%), followed by superficial SSIs (47 patients, 43.5%) and deep SSIs (3 patients, 2.8%). Factors predictive of SSIs in the multivariate analysis were cold pancreas ischemic time (odds ratio [OR], 1.002; P=.019) and SPK transplant (compared to PAK transplant recipients; OR, 2.38; P=.038). Patients with SSIs developed graft loss more frequently (OR, 16.99; P<.001). CONCLUSIONS: Organ/space SSIs remain a serious and common complication after SPK and PAK. Prolonged cold ischemic time and SPK transplant were the risk factors predictive of SSIs. Appropriate perioperative prophylaxis in high-risk patients targeting the potential pathogens producing SSIs in kidney and/or pancreas transplant recipients and a reduction in cold ischemia may prove beneficial in reducing these SSIs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».