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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».