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Enregistrement W3096313791 · doi:10.1017/ice.2020.679

Cerebrospinal Fluid Shunt-Associated Surgical Site Infection With Three- Versus Twelve-Month Follow-Up in Canadian Hospitals

2020· article· en· W3096313791 sur OpenAlexaffabout
Kelly Baekyung Choi, John Conly, Blanda Chow, Joanne Embreé, Bonita E. Lee, Marie‐Astrid Lefebvre, Robyn Mitchell, Linda Pelude, Allyson Shephard

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioDalhousie UniversityMcGill University Health CentreFoothills Medical CentreMontreal Children's HospitalAlberta Health ServicesPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineShunt (medical)Cerebrospinal fluidSurgeryHydrocephalusShuntingRetrospective cohort studyPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Surgical site infection (SSI) after cerebrospinal fluids (CSF) shunt surgery is thought to be acquired intraoperatively. Biomaterial-associated infection can present up to 1 year after surgery, but many national systems have shortened follow-up to 90 days. We compared 3- versus 12-month follow-up periods to determine the nature of case ascertainment in the 2 periods. Methods: Participants of any age with placement of an internal CSF shunt or revision surgical manipulation of an existing internal shunt identified in the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) participating hospitals between 2006 and 2018 were eligible. We excluded patients with external shunting devices or culture-positive CSF at the time of surgery. Patients were followed for 12 months after surgery for the primary outcome of a CSF infection with a positive CSF culture by review of laboratory and health records. Patients were categorized as adult (aged ≥18 years) or pediatric (aged < 18 years). The infection rate was expressed as the number of CSF shunt-associated infections divided by the number of shunt surgeries per 100 procedures. Results: In total, 325 patients (53% female) met inclusion criteria in 14 hospitals from 7 provinces were identified. Overall, 46.1% of surgeries were shunt revisions and 90.3% of shunts were ventriculoperitoneal. For pediatric patients, the median age was 0.7 years (IQR, 0.2–7.0). For adult patients, the median age was 47.9 years (IQR, 29.6–64.6). The SSI rates per 100 procedures were 3.69 for adults and 3.65 for pediatrics. The overall SSI rates per 100 procedures at 3 and 12 months were 2.74 (n = 265) and 3.48 (n = 323), respectively. By 3 months (90 days), 82% of infection cases were identified (Fig. 1). The median time from procedure to SSI detection was 30 days (IQR, 10–65). No difference was found in the microbiology of the shunt infections at 3- and 12-month follow-ups. The most common pathogens were coagulase-negative Staphylococcus (43.6 %), followed by S. aureus (24.8 %) and Propionibacterium spp (6.5 %). No differences in age distribution, gender, surgery type (new or revision), shunt type, or infecting organisms were observed when 3- and 12-month periods were compared. Conclusions: CSF-SSI surveillance for 3 versus 12 months would capture 82.0% (95% CI, 77.5–86.0) of cases, with no significant differences in the patient characteristics, surgery types, or pathogens. A 3-month follow-up can reduce resources and allow for more timely reporting of infection rates. Funding: None Disclosures: None

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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