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Enregistrement W4416971366 · doi:10.1093/jacamr/dlaf230.014

P07 Hospital-acquired infections post admission in the vascular surgery department: epidemiology, clinical impact and 30 day mortality in North Wales, United Kingdom

2025· article· en· W4416971366 sur OpenAlexaff
Armia Sargious, Faisal M. Shaikh, Muhammad Mohsin, Buddug Ecklay, Abigail Williams, Sudhara Budagoda, Mohan Devbhandari, László Papp

Notice bibliographique

RevueJAC-Antimicrobial Resistance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensUniversity College of the North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPneumoniaVascular surgeryUrinary systemRetrospective cohort studyEpidemiologyMortality rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Hospital-acquired infections (HAIs) are a significant concern in vascular surgery, contributing to increased morbidity, mortality and healthcare costs. This study will evaluate the incidence, patterns and clinical impact of HAIs among vascular inpatients over a 14 month period at a single vascular centre. The paper measures the frequency and distribution of various infection types, analysing associated length of stay and mortality. While extensive research exists on specific hospital-acquired infections such as ventilator-associated pneumonia and catheter-associated urinary tract infections, there is a notable scarcity in the literature comparing the incidence, distribution and clinical impact of all infection types within a single vascular surgery centre. Methods We conducted a retrospective analysis of all patients admitted in vascular surgery, from 1 June 2020 to 31 July 2021 who developed new HAIs post-admission at our institute in North Wales (UK). Our centre is the vascular hub serving all the North Wales hospitals. Data were collected on demographics, procedure type, infection site, length of stay (LOS), mortality and re-intervention rates. Exclusion criteria included diabetic foot infections, pre-existing surgical site infections (SSIs) and Clostridioides difficile infection. Results During the study period 943 patients were admitted in our department. A total of 157 patients (16.6%) developed new infections post admission, with male predominance (55%) and 85% occurring post emergency admissions. Infections were stratified into two groups. Chest infections and/ or urinary tract infections were more common (77%, 122/157) and classified as Group A: chest infections (55%, 67/122) or UTI (34%, 41/122) or both (11%, 14/122). Their mean LOS was 31 days and 30 day mortality was 29%. There were only 35 cases (22%) who presented with neither chest infections nor UTI. This group was classified as Group B and revealed bacteraemia and surgical site infections (SSI). Their mean LOS was 28 days; 30 day mortality was 20%. Classifying all infections into single versus combined infections showed that combined infections (45/157) had the longest average LOS (39 days). Isolated bacteraemia (4/157) showed the highest mortality (50%), followed by isolated chest infections (35%; 18/51) and combined infections (33.3%; 15/45). Mortality was lower in pure UTIs (13.3%; 4/30) and pure SSIs (11%; 3/27). Conclusions Chest infections and UTI accounted for the majority of HAIs and were associated with prolonged hospital stays and nearly 30% mortality. Although less frequent, bacteraemia carried the highest mortality, underscoring its clinical severity. Combined infections significantly increased LOS and were associated with high mortality rates. These findings highlight the need for targeted infection prevention strategies and early intervention protocols in vascular surgical care to reduce the burden of HAIs and improve patient outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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