閉鎖創における陰圧閉鎖療法は、開腹大腸手術後の表層手術部位感染症を低減する：NSQIP の大腸切除術研究★
Closed-incision negative-pressure wound therapy reduces superficial surgical site infections after open colon surgery: an NSQIP Colectomy Study M.M. Mankarious*, N.L. Eng, A.C. Portolese, M.J. Deutsch, P. Lynn, A.S. Kulaylat, J.S. Scow *Pennsylvania State University, College of Medicine, USA Journal of Hospital Infection (2024) 145, 187-192
背景
閉鎖創における陰圧閉鎖療法（iNPWT）の使用は、この十年間で大腸切除術を含めた外科領域において増加している。
目的
大規模全国データベースを用いて、開腹大腸切除術後の iNPWT の使用に関連する術後転帰を比較すること。
方法
米国外科学会（ASC）National Surgical Quality Improvement Program（NSQIP）の Targeted Colectomy Database を用いて、2015 年から 2020 年の間に手術を受けた患者の後向きレビューを行った。術中における iNPWT の実施を、腹部開腹手術において切開創の皮膚を含む全層の閉鎖が行われた患者について同定した。傾向スコアマッチングを行って、iNPWT なしに切開創の全層の閉鎖が行われた対照患者を特定した。患者を 1：4（iNPWT 対 対照）の比でマッチさせ、また術後の表層、深部および臓器・体腔手術部位感染症（SSI）、創離開、および再入院について比較した。
結果
マッチさせたコホートとして 1,884 例を選択した。iNPWT を受けた患者は手術時間中央値が長かった（170［四分位範囲：129 ～ 232］対 161［四分位範囲：114 ～ 226）分、P ＜ 0.05）。iNPWT を受けた患者では受けなかった患者と比較して、30 日間の表層手術創 SSI（3％対 7％、P ＜ 0.05）および再入院（10％対 14％、P ＜ 0.05）の発生率が低かった。iNPWT により、深部 SSI、臓器・体腔 SSI、または創離開のリスクは低下しなかった。
結論
手術時間はわずかに延長したが、開腹大腸切除術における iNPWT の使用は、表層 SSI および 30 日再入院率のオッズの低下と関連した。このことから、iNPWT は、患者アウトカムを改善するために開腹大腸手術においてルーチンで使用すべきであることが示唆される。
監訳者コメント：
iNPWT の使用は、SSI 予防や術後転帰の改善に寄与することが期待される。
同カテゴリの記事
Clinical and environmental distribution of Legionella pneumophila in a university hospital in Italy: efficacy of ultraviolet disinfection
Consumption of alcohol-based hand rub in French nursing homes: results from a nationwide survey, 2018-2019 O. Ali-Brandmeyer*, K. Blanckaert, M. Nion-Huang, L. Simon, G. Birgand, the CPias Network *Centre d’appui à la prévention des infections associées aux soins Grand Est, France Journal of Hospital Infection (2021) 118, 27-31
Comparative analysis of machine learning models for predicting hospital- and community-associated urinary tract infections using demographic, hospital, and socioeconomic predictors A. Arjmand*, M. Bani-Yaghoub, G. Sutkin, K. Corkran, S. Paschal *University of Missouri–Kansas City, USA Journal of Hospital Infection (2025) 162, 263-271
Impact of the COVID-19 pandemic on the surveillance of antimicrobial resistance A. Hirabayashi*, T. Kajihara, K. Yahara, K. Shibayama, M. Sugai *National Institute of Infectious Diseases, Japan Journal of Hospital Infection (2021) 117, 147-156
Clinically explainable machine learning models for early identification of patients at risk of hospital acquired urinary tract infection R.S. Jakobsen*, T.D. Nielsen, P. Leutscher, K. Koch *North Denmark Regional Hospital, Denmark Journal of Hospital Infection (2024) 154, 112-121