The utility of routine autologous bone-flap swab cultures in predicting post-cranioplasty infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To evaluate the utility of autologous bone-flap swab cultures performed at the time of cranioplasty in predicting postcranioplasty surgical site infection (SSI). Design: Retrospective cohort study. Participants: Patients undergoing craniectomy (with bone-flap storage in tissue bank), followed by delayed autologous bone-flap replacement cranioplasty between January 1, 2010, and November 30, 2020. Setting: Tertiary-care academic hospital. Methods: We framed the bone-flap swab culture taken at the time of cranioplasty as a diagnostic test for predicting postcranioplasty SSI. We calculated, sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and positive and negative likelihood ratios. Results: Among 282 unique eligible cases, 16 (5.6%) developed SSI after cranioplasty. A high percentage of bone-flap swab cultures were positive at the time of craniectomy (66.7%) and cranioplasty (59.5%). Most organisms from bone-flap swab cultures were Cutibacterium acnes or coagulase-negative staphylococci (76%–85%), and most SSI pathogens were methicillin-susceptible Staphylococcus aureus (38%). Bone-flap swab culture had poor sensitivity (0.07; 95% CI, 0.01–0.31), specificity (0.4; 95% CI, 0.34–0.45), and positive likelihood ratio (0.12) for predicting postcranioplasty SSI. Conclusion: Overall, autologous bone-flap swab cultures performed at the time of cranioplasty have poor utility in predicting postcranioplasty SSI. Eliminating this low-value practice would result in significant workload reductions and associated healthcare costs.
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 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 | 0,003 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».