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Enregistrement W3097798284 · doi:10.1017/ice.2020.1001

Reporting Surgical Site Infections (SSIs) Using Different Surveillance Systems— Complexity of Infection Matters

2020· article· en· W3097798284 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Ellison, Control, David Chakravorty, John Conly, Joseph Kim, Arun Pokhrel, Ye Shen, Christopher Smith, Kathryn Bush

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensFoothills Medical CentreAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of CalgaryAlberta HealthAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCurrent Procedural TerminologySurgical site infectionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In Alberta, Canada, surgical site infections (SSIs) following total hip (THR) and knee replacements (TKR) are reported using 2 data sources: infection prevention and control (IPC), which surveys all THR and TKR using NHSN definitions and the Canadian International Classification of Disease, Tenth Revision (ICD-10-CA) codes, and the National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP), which uses a systematic sampling process that involves an 8-day cycle schedule, modified NHSN definitions and current procedural terminology (CPT) codes. We compared the similarities and discrepancies in THR/TKR SSI reporting. Methods: A retrospective multisite cohort study of IPC and NSQIP THR/TKR SSI data at 4 hospitals was performed. SSI data were collected between September 1, 2015, and March 31, 2018. Demographic information and complex and total SSIs reported by IPC and NSQIP were compared for both THR and TKR surgeries. To determine whether both data sources reported similar trends over time, total SSIs by quarter were compared. Univariate analyses using a t test for age and the χ 2 test for gender for complex SSIs and total SSIs was performed. The Pearson correlation and the Shapiro-Wilk test were used to assess the THR and TKR trends between the 2 data sources. A P value of <.05 was considered significant. Results: Following the removal of duplicates and missing data, 7,549 IPC and 2,037 NSQIP patients, respectively, were compared. Age, gender, and other demographic parameters were not significantly different. Total THR and TKR SSIs per 100 procedures using NSQIP data were significantly higher than the same rates using IPC data: THR, 2.25 versus 0.92 ( P < .05) and TKR, 3.43 versus 1.26 ( P < .05). Both IPC and NSQIP data indicated increasing total THR SSI rates over time, but with different magnitudes (r = 0.658). For total TKR SSI, the IPC rate decreased, whereas the NSQIP rate increased over the same period (r = 0.374). When superficial SSIs were excluded, the rates reported between IPC and NSQIP data by hospital and by procedure type were more comparable, with trends toward higher rates reported by NSQIP for THR than for TKR: THR, 1.19 versus 0.68 ( P = 0.15) and TKR, 0.92 versus 0.80 ( P = .68). Conclusions: Different approaches used to monitor SSIs following surgeries may lead to different results and trend patterns. NSQIP reports total SSI rates that are significantly higher than the IPC Alberta orthopedic population predominantly as a result of increased identification of superficial SSIs. Because the diagnosis of superficial SSIs may be less reliable, SSI reporting should focus on complex infections. 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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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