Risk Factors for CIED Infection After Secondary Procedures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to identify risk factors for infection after secondary cardiac implantable electronic device (CIED) procedures. BACKGROUND: Risk factors for CIED infection are not well defined and techniques to minimize infection lack supportive evidence. WRAP-IT (World-wide Randomized Antibiotic Envelope Infection Prevention trial), a large study that assessed the safety and efficacy of an antibacterial envelope for CIED infection reduction, offers insight into procedural details and infection prevention strategies. METHODS: This analysis included 2,803 control patients from the WRAP-IT trial who received standard preoperative antibiotics but not the envelope (44 patients with major infections through all follow-up). A multivariate least absolute shrinkage and selection operator machine learning model, controlling for patient characteristics and procedural variables, was used for risk factor selection and identification. Risk factors consistently retaining predictive value in the model (appeared >10 times) across 100 iterations of imputed data were deemed significant. RESULTS: Of the 81 variables screened, 17 were identified as risk factors with 6 being patient/device-related (nonmodifiable) and 11 begin procedure-related (potentially modifiable). Patient/device-related factors included higher number of previous CIED procedures, history of atrial arrhythmia, geography (outside North America and Europe), device type, and lower body mass index. Procedural factors associated with increased risk included longer procedure time, implant location (non-left pectoral subcutaneous), perioperative glycopeptide antibiotic versus nonglycopeptide, anticoagulant, and/or antiplatelet use, and capsulectomy. Factors associated with decreased risk of infection included chlorhexidine skin preparation and antibiotic pocket wash. CONCLUSIONS: In WRAP-IT patients, we observed that several procedural risk factors correlated with infection risk. These results can help guide infection prevention strategies to minimize infections associated with secondary CIED procedures.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».