Gram-Negative Surgical Site Infections After 989 Spinal Fusion Procedures: Associated Factors and the Role of Gram-Negative Prophylactic Antibiotic Coverage
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To identify, analyze, and report the patient- and procedure-related factors associated with surgical site infection (SSI) after spinal fusion (SF) surgery. METHODS: We included any SSI-SF from January 2013 to September 2015. A total of 989 spine surgeries that required instrumentation were performed. RESULTS: Twenty-four out of 989 (2.43%) patients presented with SSI. More than half of the SSI cases (54%) got infected with either exclusively gram-negative bacteria or a combination of gram-negative and gram-positive bacteria; 9.1% of the surgeries involved the sacral spine (90 out of 989 patients). SSI in long constructs (more than 3 levels) was performed in 66.7% compared with 33.3% with short constructs; 87.5 % of the reported SSI (21 patients) were done through a posterior approach. Of patients who had SSI, 87.5% received prophylactic antibiotics, 92% were operated on during the daytime shift, 50% required blood transfusion, and 79% required surgical debridement. Four patients out of 24 patients died (17%) due to unrelated SSI complications. CONCLUSIONS: The overall incidence of gram-negative infections after long SFs remains low in our study population. Despite this low overall incidence, our results demonstrate a relative higher incidence of gram-negative SSIs in surgeries involving more than 3 spinal levels and for all those involving the sacral spine. We propose that there may be a potential benefit of gram-negative prophylactic antibiotic coverage in patients falling in either 1 of these categories. Further multivariate analysis and/or randomized studies may be necessary to confirm our results. LEVEL OF EVIDENCE: 3.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».