Incidence of surgical site infections after caesarean sections in a community hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rates of performed caesarean sections have increased globally [1]. Surgical site infections (SSIs) following a caesarean section pose a threat to the safety of the patient. This study intended to determine the current SSI rate after caesarean sections at one community hospital. The rate of incidence of these infections was compared to benchmark rates from various studies, including a report from the American National Healthcare Safety Network (NHSN). This comparative study provides objective evidence of performance in relation to SSIs. Method: The primary data collection method included a form completed by the obstetrician-gynecologists of the individual patients at the six-week post-partum follow-up visit. Demographic data was collected retrospectively through analysis of medical records. Patients who underwent a caesarean section in the seven-month data collection period (between November 2015 and May 2016) were asked to participate, and consent was obtained. Results: A total of 118 caesarean sections were reviewed and seven SSIs diagnosed. A crude SSI rate was calculated at 5.9%. For further insight, NHSN risk-adjusted SSI rates were calculated. The NHSN risk-adjusted SSI rate was determined at 6.1% for those patients presenting with a risk index level of 0 and at 5.9% for those with a risk index level of 1. Both NHSN risk index levels of 2 and 3 were identified to have an adjusted SSI rate of 0.0%. Conclusion: This study, while limited in scope, does add to the collective literature on SSI rates following caesarean sections. Most significantly, it provides a methodology for other centres interested in determining their own infection rates and could lead to improved practices and better patient outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».