Incidence of surgical site infections in children: active surveillance in an Italian academic children's hospital.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical Site Infections (SSIs) account for 16-34% of all health-care associated infections. This study aimed to assess the incidence rate of SSIs in children who underwent surgical procedures in an academic children's hospital in Italy. STUDY DESIGN: Prospective cohort study. METHODS: We actively followed-up 0-17 year old children at 30 days of surgical procedures without implants conducted during one index week per quarter, from the second quarter of 2014, to the first quarter of 2016 (8 index weeks in total). Follow up data were collected by telephone interview, or derived by clinical records if patients were still hospitalized. SSIs were defined according to case definitions of Centers for Diseases Control, Atlanta, USA. We calculated cumulative incidence of SSIs per 100 surgical procedures, by patient characteristics, procedure characteristics, and quarter. To investigate variables associated with SSIs, we compared characteristics of procedures with SSIs with those of procedures without SSIs. RESULTS: Over the study period, SSI incidence was 1.0% (19 cases/1,830 surgical procedures). SSI incidence was significantly lower after ear, nose and throat procedures compared to all other procedures, and significantly decreased over time. Duration of surgery was a risk factor for SSIs; patients with SSIs had a significantly longer total length of stay (LOS), due to a prolonged post-operative LOS. CONCLUSION: As reported in adults, this study confirms that SSIs are associated with longer hospitalizations in children. Active surveillance of SSIs is an important component of the overall strategy to reduce the incidence of these infections in children.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».