Surgical site infections in neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical site infections in neurosurgery are serious due to their proximity to the central nervous system and their management is a challenge. The aim of our work is to report surgical site infections (SSI) in patients who underwent brain or spinal surgery and to describe their characteristics. Materials and method: We conducted a retrospective study involving patients who underwent surgery in our facility's neurosurgical emergency department over 5 years from January 2015 to December 2019. The data were collected from medical hospital and follow-up records. Results: Fifty-eight cases of SSI were identified out of 2889 operations in total, for a frequency of 2%. The series consisted of 36 men (62.07%) and 22 women (37.93%). The average age was 43.9 years (19-72 years). 46 patients (79.31%) had undergone urgent surgery and 12 patients (20.69%) for delayed surgery. 40 patients (68.97%) had undergone cranial intervention and 18 patients (31.03%) underwent spinal surgery. The identified germ was Staphylococcus aureus in 13 cases (76.48%). Mortality was 13.8% (8 out of 58 cases). Conclusion: The majority of microorganisms that cause the infections contaminate the surgical site intraoperatively. Preventive measures can reduce the rate of surgical site infections.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».