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。

Patient engagement to counter catheter-associated urinary tract infections with an app (PECCA): a multicentre, prospective, interrupted time-series and before-and-after study

R.G. Bentvelsen*, B.J. Laan, T. Bonten, R. van der Vaart, D.J. Hetem, R. Soetekouw, S.E. Geerlings, N.H. Chavannes, K.E. Veldkamp
*Leiden University Medical Centre, The Netherlands

Journal of Hospital Infection (2024) 147, 98-106

Effectiveness of SplashGuard Caregiver prototype in reducing the risk of aerosol transmission in intensive care unit rooms of SARS-CoV-2 patients: a prospective and simulation study

C.R. Buratti*, M. Veillette, A. Bridier, C.E. Aubin, M. Lebrun, A.K. Ammaiyappan, E. Vanoli, C. Crawford, C. Duchaine, P. Jouvet
*Hospital da Criança Santo Antônio, Brazil

Journal of Hospital Infection (2024) 144, 75-84

Healthcare workers’ attitudes to lateral flow device testing and sick leave for influenza-like illness in the UK: a hypothetical scenario-based study

K. Munro*, Q. Bustamante, L. Findlater, D. Sparkes, G.J. Rubin, A. Atti, S. Foulkes, S. Hopkins, V. Hall, J. Islam
*SIREN Study Team, UK Health Security Agency, London, UK

Journal of Hospital Infection (2025) 162, 167-173

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

Comparison of droplet spread in standard and laminar flow operating theatres: SPRAY study group

R. B. Newsom*, A. Amara, A. Hicks, M. Quint, C. Pattison, B.R. Bzdek, J. Burridge, C. Krawczyk, J. Dinsmore, J. Conway

*University of Portsmouth, UK

Journal of Hospital Infection (2021) 110, 194-200