Assessing Changes in Surgical Site Infections and Antibiotic Use among Caesarean Section and Herniorrhaphy Patients at a Regional Hospital in Sierra Leone Following Operational Research in 2021
Notice bibliographique
Résumé
Surgical site infections (SSIs) are a major public health threat to the success of surgery. This study assessed changes in SSIs and use of antibiotics among caesarean section (CS) and herniorrhaphy patients at a regional hospital in Sierra Leone following operational research. This was a comparative before and after study using routine hospital data. The study included all the CS and herniorrhaphy patients who underwent surgery between two time periods. Of the seven recommendations made in the first study, only one concerning improving the hospital’s records and information system was fully implemented. Three were partially implemented and three were not implemented. The study population in both studies showed similar socio-demographic characteristics. The use of postoperative antibiotics for herniorrhaphy in both studies remained the same, although a significant increase was found for both pre- and postoperative antibiotic use in the CS patients, 589/596 (98.8%) in 2023 and 417/599 (69.6%) in 2021 (p < 0.001). However, a significant decrease was observed in the overall incidence of SSIs, 22/777 (2.8%) in 2023 and 46/681 (6.7%) in 2021 (p < 0.001), and the incidence of SSIs among the CS patients, 15/596 (2.5%) in 2023 and 45/599 (7.5%) in 2021 (p < 0.001). The second study highlights the potential value of timely assessment of the implementation of recommendations following operational research.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».