Logistic regression model predicts early surgical site infection after spinal fusion: a retrospective cohort study

Z. Ge*, X. Liu, X. Jing, J. Wang, Y. Guo, H. Yang, X. Cui
*Shandong Provincial Hospital Affiliated to Shandong First Medical University, China

Journal of Hospital Infection (2024) 149, 65-76

目的

この研究は、脊椎固定術後早期の手術部位感染症（SSI）を予測するための術後の炎症マーカーに基づいた診断モデルを開発することを目的とした。

方法

この後向き研究で、我々は、炎症マーカーの傾向を SSI 群と非 SSI 群の間で解析した。データは、訓練コホートと検証コホートに無作為に分けた（比 7：3）。SSI についての変数を段階的ロジスティック回帰により解析し、予測モデルを開発した。モデルを評価するために、その感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、曲線下面積を検証コホートで解析した。キャリブレーションプロットと決定曲線分析を使って、モデルのキャリブレーションと臨床的有用性を評価した。

結果

手術後 7 日目に、炎症マーカーの有意な変化を観察した。予測モデルには、手術後 7 日目における 4 つの変数を組み入れた。すなわち、体温、C 反応性蛋白質、赤血球沈降速度、好中球数である。これらのデータの 2 値処理の後、単純化されたモデルは、訓練コホートにおいて、曲線下面積が 0.86 （95％信頼区間［CI］、0.81 ～ 0.92）を達成し、検証コホートにおいて、0.9（95％CI、0.82 ～ 0.98）を達成した。キャリブレーションプロットと決定曲線分析によって、提案したモデルが SSI の診断に有効であったことが示された。

結論

我々は、脊椎固定術後早期の感染を診断する予測モデルを開発し、妥当性を確認した。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント ：

脊椎固定術後の感染率は 0.7％～ 16％と幅があり、発生するとインプラント抜去、固定失敗、時に生命予後に影響するような重篤な SSI となることがある。その結果、入院期間の延長、医療費の増大に加え、患者の QOL を著しく低下させるため、早期診断・早期治療は重要である。近年では AI（人工知能）を使った SSI予測モデルもある。一方、SSI の診断には培養検査が必須であり、結果判明に時間を要するため、早期診断には培養以外の方法が必要となり、本論文のような予測モデルが作成された。しかしながら、後方視的研究であり、症例数も少ないため、より良い予測モデルを作成するためには、もっと大きなサンプル数で前向きな多施設研究が必要である。

Spatial and sociodemographic factors associated with surgical site infection rates in hospitals in inner São Paulo State, Brazil

A.G.M.L. Carvalho^*, D.C. Limaylla, T.N. Vilches, G.B. de Almeida, G. Madalosso, D.B. de Assis, C.M.C.B. Fortaleza
^*São Paulo State University, Brazil

Journal of Hospital Infection (2021) 108, 181-184

Risk factors for infection in patients undergoing hip replacement: a systematic review and meta-analysis

B. Yang*, Y. Lei, Y. Zeng, M. Luo, Z. Li, K. Lei, Y. Wang, Q. Xiao, J. Wen, W. Yan, H. Yan
*University of South China, China

Journal of Hospital Infection (2025) 160, 60-73

The cost–utility analysis of antifungal prophylaxis for invasive fungal infections in acute myeloid leukaemia patients receiving chemotherapy: a study from a middle-income country


T. Pungprasert*, D. Dhirachaikulpanich, W. Phutthasakda, N. Tantai, S. Maneeon, V. Nganthavee, K. Atipas, S. Tanpong, S. Krithin, S. Tanglitanon, W. Jutidamrongphan, M. Chayakulkeeree, V. Srinonprasert, P. Phikulsod
*Mahidol University, Thailand

Journal of Hospital Infection (2024) 145, 118-128

Comparison of two endoscope channel cleaning approaches to remove cyclic build-up biofilm

L. Moshkanbaryans*, V. Shah, L.Y. Tan, M.P. Jones, K. Vickery, M. Alfa, J. Burdach
*Nanosonics Ltd, Australia

Journal of Hospital Infection (2024) 150, 91-95

Vermamoeba vermiformis resides in water-based Heater-cooler units and can enhance Mycobacterium chimaera survival after chlorine exposure

M.J. Sarink*, W.A. van Cappellen, A.G.M. Tielens, A. Van Dijk, A.J.J.C. Bogers, J.E.M. de Steenwinkel, M.C. Vos, J.A. Severin, J.J. van Hellemond
*Erasmus MC University Medical Center Rotterdam, The Netherlands

Journal of Hospital Infection (2023) 132, 73-77