Construct validation of machine learning for accurately predicting the risk of postoperative surgical site infection following spine surgery

Q. Zhang*, G. Chen , Q. Zhu, Z. Liu, Y. Li, R. Li, T. Zhao, X. Liu, Y. Zhu, Z. Zhang, H. Li
*Taizhou People’s Hospital, Nanjing Medical University, People’s Republic of China

Journal of Hospital Infection (2024) 146, 232-241

背景

本研究では、脊椎手術後の術後手術部位感染症（SSI）を予測する機械学習（ML）アルゴリズムに組み入れるリスク因子を検討した。

方法

本前向きコホート研究は、2015 年 1 月から 2022 年 10 月までに南京医科大学附属 Taizhou People’s Hospital で脊椎手術を受けた患者 986 例を対象とした。教師あり ML アルゴリズムとして、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、XGboost、決定木、k-最近傍法、ナイーブベイズ（NB）を試験および訓練し、予測モデルを構築した。ML モデルの性能は、試験データセットから評価した。これらのモデルの正解率、感度および特異度、さらに陽性的中率、陰性的中率および曲線下面積を、逐次的に解析した。

結果

SSI 発生率は 9.33％であった。後方ステップワイズ法を用い、多変量 Cox 回帰分析において、SSI を予測する注目すべきリスク因子は年齢、体格指数、喫煙、脳脊髄液漏出、ドレーン留置期間および術前のアルブミン値であることがわかった。他の ML アルゴリズムと比較して、NB モデルは 7 つの ML モデルの中で最も性能が高く、平均曲線下面積 0.95、感度 0.78、特異度 0.88、正解率 0.87 であった。

結論

ML アルゴリズムの中で NB モデルは、既存モデルと比較して優れた較正能を示し、SSI のリスクを正確に予測したことから、脊椎手術後の SSI の早期発見および治療のための重要なツールとなる可能性がある。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント：

感染対策の領域は、AI との相性が良く、最近急速に論文が増えてきた。AI の予測においては、「なぜそう予測したのか」理由が分からないものも多いが、本論文は、リスク因子を明示してくれている。ただそれにしても「測定（想定）していないパラメーター」は検討できないのは相変わらずであり、今後は患者情報収集の点でも更なる発展が期待される。

Survival of vancomycin-intermediate Staphylococcus aureus on hospital surfaces

Costs and possible benefits of a two-tier infection control management strategy consisting of active screening for multidrug-resistant organisms and tailored control measures

Barriers and facilitators to infection prevention and control in a neonatal unit in Zimbabwe – a theory-driven qualitative study to inform design of a behaviour change intervention
A. Herbeć^*, G. Chimhini, J. Rosenberg-Pacareu, K. Sithole, F. Rickli, S. Chimhuya, S. Manyau, A.S. Walker, N. Klein, F. Lorencatto, F.C. Fitzgerald
^*Centre for Behaviour Change, Clinical, Educational and Health Psychology, UCL, UK
Journal of Hospital Infection (2020) 106, 804-811

In-hospital verification of non-CE-marked respiratory protective devices to ensure safety of healthcare staff during the COVID-19 outbreak
R.A.C. van Wezel^*, A.C.T. Vrancken, M. Ernest, J. Laurensse, J.P.C.M. van Doornmalen Gomez Hoyos
^*Catharina Hospital, The Netherlands
Journal of Hospital Infection (2020)105, 447-453

Surface finish-dependent stability of stainless steel under long-term cleaning, disinfection and sterilization process: AISI 420 in medical applications

M. Barmouz*, F. Steinhäuser, B. Azarhoushang, V. Bucher, D. Sauer
*Furtwangen University, Germany

Journal of Hospital Infection (2026) 169, 131-142