Reducing urinary tract infection in female pelvic surgery: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare prebundle versus postbundle implementation urinary tract infection (UTI) rates among inpatients within 6 weeks of clean-contaminated pelvic reconstructive surgery. METHODS: The authors conducted a retrospective cohort study from September 2019 to December 2021 at a tertiary hospital. The bundle strategy included the following: universal preoperative UTI check with treatment if positive, replacing prolonged postoperative voiding trials on the ward with earlier discharge and indwelling catheter removal by a nurse continence advisor the next day, and daily cranberry extract for 6 weeks postoperatively. UTI was defined as positive urine culture (≥100 000 colony-forming unit per mL) in a symptomatic patient. Data analysis involved hypothesis testing and logistic regression. RESULTS: The authors reviewed 132 postbundle inpatient charts and retained 93 for analyses. The results were compared with 204 prebundle inpatient charts. The rate of postoperative UTI decreased from 17.6% in the prebundle group to 6.5% after bundle implementation (P = 0.01). The adjusted odds ratio for postbundle versus prebundle likelihood of UTI was 0.35 (95% confidence interval, 0.13-0.98; P = 0.045). Significantly more postbundle patients compared with prebundle patients were discharged home on the first day postoperatively (76.3% vs. 37.7%, P < 0.001). CONCLUSIONS: A clinical bundle can significantly decrease both UTI rates and hospital stay after pelvic reconstructive surgery.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».