Predictors of surgical site infection following adult cardiac surgery at the Jewish General Hospital: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background Surgical site infections (SSI) are the second most common cause of nosocomial infections and thus constitute a major concern to hospitals. SSIs of the sternal and graft site wounds following cardiac surgery are associated with increases in hospitalisation costs, length of in-hospital stays, and mortality. ObjectiveTo identify modifiable risk factors for the development of SSIs within up to one year of surgery following invasive cardiac surgery at the Jewish General Hospital in Montreal (JGH), Quebec. SSIs of interest include both sternal wound infections (SWIs) and leg incision infections (LIIs). Methods Using the Quebec Registry in Adult Cardiac Surgery (QRACS), the cohort of all patients undergoing cardiac surgery at the JGH between 1 April 2011 and 31 October 2013 was identified. Outcomes of interest included all surgical site infections identified in the QRACS during a maximum of one year of follow-up, with particular attention paid to SWIs and LIIs. Survival analysis using the Cox proportional hazards model was used to estimate the hazard ratios (HRs) of SSI associated with pre- and intraoperative risk factors. The Kaplan-Meier method for survival data was employed to estimate cumulative incidence of sternal and leg SSIs. ResultsThe cohort included 1,210 patients who were on average 67 years old at the time of surgery and 72.1% were male. SWIs constituted 77.9% of all SSI and LIIs 22.1%. In multivariate analysis, failing to remove hair from surgical sites prior to surgery (HR: 2.30, 95% CI: 1.18-4.48), surgeon B (HR: 1.87, 95% CI: 1.08-3.23), and use of immunosuppressants/steroids (HR: 3.20, 95% CI: 1.36-7.54) were significantly associated with all varieties of infection. In addition, use of α-blockers (HR: 3.62, 95% CI: 1.39-9.48) and immunosuppressants/steroids (HR: 9.40, 95% CI: 2.65-33.42) were associated specifically with SWI and LII, respectively.ConclusionPatients with the identified modifiable risk factors should be monitored closely. The usefulness of the QRACS in monitoring SSIs was demonstrated.KeywordsSurgical site infections (SSI), Cardiac surgery, Sternal wound infections (SWI), Quebec Registry in Adult Cardiac Surgery (QRACS)
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».