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。

Early antiviral use and supplemental oxygen decrease the risk of secondary bacterial infections: a multi-centre, nested, case-control study

Y. Zhu*, H. Hu, X. Guo, H. Zhang, D. Li, C.S. Dela Cruz, W. Xie, L. Xie, L. Sharma, D. Chang
*Chinese PLA General Hospital, China

Journal of Hospital Infection (2025) 156, 87-95

Influence of environmental temperature and heatwaves on surgical site infection after hip and knee arthroplasty: a nationwide study

L. Damonti*, A. Atkinson, L. Fontannaz, J.P. Burnham, P. Jent, N. Troillet, A. Widmer, J. Marschall, for Swissnoso, the National Center for Infection Control
*Bern University Hospital, University of Bern, Switzerland

Journal of Hospital Infection (2023) 135, 125-131

Development and evaluation of a high-fidelity, multi-disciplinary simulation training course for high-consequence infectious diseases using fluorescence visualization

L. Hunt*, J. Cole, C. Evans, S. Farrow, P. Johnson, C. Bailey, P. Lewthwaite, P. Lillie, S. Lukins, C. Mace, G. Mountford, M. Rumbold, M. Ankcorn, N. Easom, A. Tunbridge, B. Crook, on behalf of the UK High Consequence Infectious Disease Network
*Sheffield Teaching Hospitals NHS Trust, UK

Journal of Hospital Infection (2025) 157, 1-9

How much time is needed for hand hygiene in intensive care? A prospective trained observer study of rates of contact between healthcare workers and intensive care patients

Efficient elimination of airborne pathogens: a study on aerosolized Mycobacterium tuberculosis and SARS-CoV-2 using ZeBox technology

R. Narayan*, D. Kundu, A. Ghatak, S. Tripathi, S. Datta
*Indian Institute of Science, India

Journal of Hospital Infection (2022) 129, 17-21