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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».