Rate, Time Course, and Predictors of Implantable Cardioverter Defibrillator Infections: An Analysis From the SIMPLE Trial
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThe number of implantable cardioverter defibrillator (ICD) infections is increasing due to an increased number of ICD implants, higher-risk patients, and more frequent replacement procedures, which carry a higher risk of infection. Reducing the morbidity, mortality, and cost of ICD-related infections requires an understanding of the current rate of this complication and its predictors.MethodsThe Shock Implant Evaluation Trial (SIMPLE) trial randomized 2500 ICD recipients to defibrillation testing or not. Over an average of 3.1 years, patients were seen every 6 months and examined for evidence of ICD infection, which was defined as requiring device removal and/or intravenous antibiotics.ResultsWithin 24 months, 21 patients (0.8%) developed infection. Fourteen patients (67%) with infection presented within 30 days, 20 patients by 12 months, and only 1 patient beyond 12 months. Univariate analysis demonstrated that patients with primary electrical disorders (3 patients, P = 0.009) and those with a secondary prevention indication (13 patients, P = 0.0009) were more likely to develop infection. Among the 2.2% of patients who developed an ICD wound hematoma, 10.4% developed an infection. Among the 8.3% of patients requiring an ICD reintervention, 1.9% developed an infection.ConclusionsThis cohort of ICD recipients at high-volume centres have a low risk of device-related infection. However; strategies to reduce wound hematoma and the need for ICD reintervention could further reduce the rate of infection.
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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 | 0,000 | 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 ».