Long-term Health Outcomes and Health System Costs Associated With Surgical Site Infections
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the association between surgical site infections (SSIs) and hospital readmissions and all-cause mortality, and to estimate the attributable health care costs of SSIs 1 year following surgery. BACKGROUND: SSIs are a common postoperative complication; the long-term impact of SSI on health outcomes and costs has not been formally evaluated. METHODS: This retrospective cohort study included all adult patients who underwent surgery at the 1202-bed teaching hospital in Ottawa, Ontario, Canada, and were included in the National Surgical Quality Improvement Program database between 2010 and 2015. The study exposure was postoperative SSI. The study outcomes included hospital readmission, all-cause mortality, and health care costs at 1 year (primary) and at 30 days and 90 days (secondary) following surgery. RESULTS: We identified 14,351 patients, including 795 patients with SSIs. Our multivariable analyses that accounted for competing risks demonstrated that at 1-year following the index date, superficial and deep/organ space SSIs were significantly associated with an increase in hospital readmission [hazard ratio (HR) = 1.63, 95% confidence interval (95% CI) 1.39-1.92 and HR = 3.49, (95% CI 2.76-4.17, respectively) and all-cause mortality (HR = 1.35, 95% CI 1.10-1.98 and HR = 2.21, 95% CI 1.44-2.78, respectively]. At 1 year after surgery, patients with superficial and deep/organ space SSIs incurred higher health care costs C$20,648 (95% CI) C$16,980- C$24,112and C$53,075 (95% CI) C$44,628- C$60,936), than non-SSI patients. CONCLUSION: SSIs, especially deep/organ space SSI, contribute to adverse health outcomes and health care costs across the entire year after surgery. Our findings highlight the importance of effective prevention/monitoring strategies targeting both short- and long-term consequences of SSI.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».