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。

The effect of an intervention bundle to prevent central venous catheter-related bloodstream infection in a national programme in the Netherlands

T.I.I. van der Kooi*, E.A. Smid, M.B.G. Koek, S.E. Geerlings, L.G.M. Bode, T.E.M. Hopmans, S.C. de Greeff
*National Institute for Public Health and the Environment, the Netherlands

Journal of Hospital Infection (2023) 131, 194-202

Diagnostic tool for surveillance, detection and monitoring of the high-risk clone K. pneumoniae ST15

E. Gato*, B.K. Rodiño-Janeiro, M.J. Gude, F. Fernández-Cuenca, Á. Pascual, A. Fernández, A. Pérez, G. Bou
*Institute for Biomedical Research of A Coruña (INIBIC), Spain

Journal of Hospital Infection (2023) 142, 18-25

Patient-level cost analysis of intensive care unit-acquired infections: a prospective cohort study

I.L. Bezerra*, A.P. Nassar Jr., T. Mendonça dos Santos, B.M. Tomazini, V.C. Veiga, B. Arns, G.M. Nascimento, A.B. Cavalcanti, D.T. Malheiro, A.J. Pereira, for the IMPACTO MR Investigators
*Big Data, Program to Support the Institutional Development of the Unified Health System (PROADI-SUS), Hospital Israelita Albert Einstein, Brazil

Journal of Hospital Infection (2025) 159, 106-114

Appropriateness of surgical antimicrobial prophylaxis in Japanese university hospitals

H. Morioka*, H. Ohge, M. Nagao, H. Kato, R. Kokado, K. Yamada, T. Yamada, N. Shimono, Y. Nukui, S. Yoshihara, I. Sakamaki, K. Nosaka, Y. Kubo, H. Kawamura, Y. Fujikura, T. Kitaura, M. Sunakawa, T. Yagi, on behalf of Research Group of Japan Infection Prevention and Control Conference for National and Public University Hospitals
*Nagoya University Hospital, Japan

Journal of Hospital Infection (2022) 129, 189-197

Sinks in patient rooms in ICUs are associated with higher rates of hospital-acquired infection: a retrospective analysis of 552 ICUs

G-B. Fucini*, C. Geffers, F. Schwab, M. Behnke, W. Sunder, J. Moellmann, P. Gastmeier
*Institute of Hygiene and Environmental Medicine, Germany

Journal of Hospital Infection (2023) 139, 99-105