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Enregistrement W2905077084 · doi:10.1177/2192568218799056

Surgical Site Infection in Spine Surgery: Who Is at Risk?

2018· article· en· W2905077084 sur OpenAlexaff
Reina Yao, Hanbing Zhou, Theodore J. Choma, Brian K. Kwon, John Street

Notice bibliographique

RevueGlobal Spine Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgerySurgical site infectionSpinal surgerySPINE (molecular biology)Bioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: Retrospective literature review of spine surgical site infection (SSI). OBJECTIVE: To perform a review of SSI risk factors and more specifically, categorize them into patient and surgical factors. METHODS: A review of published literature on SSI risk factors in adult spine surgery was performed. We included studies that reported risk factors for SSI in adult spinal surgery. Excluded are pediatric patient populations, systematic reviews, and meta-analyses. Overall, we identified 72 cohort studies, 1 controlled-cohort study, 1 matched-cohort study, 1 matched-paired cohort study, 12 case-controlled studies (CCS), 6 case series, and 1 cross-sectional study. RESULTS: ), subcutaneous fat thickness, multiple medical comorbidities, current smoker, and malnutrition were associated with SSI. Surgical associated factors-preoperative radiation/postoperative blood transfusion, combined anterior/posterior approach, surgical invasiveness, or levels of instrumentation were associated with increased SSI. There is mixed evidence of age, duration of surgery, surgical team, intraoperative blood loss, dural tear, and urinary tract infection/urinary catheter in association with SSI. CONCLUSION: SSIs are associated with many risk factors that can be patient or surgically related. Our review was able to identify important modifiable and nonmodifiable risk factors that can be essential in surgical planning and discussion with patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations137
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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