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。

Perceptions of antibiotic stewardship programmes and determinants of antibiotic prescribing patterns among physicians in tertiary hospitals in Bangladesh: implications for future policy and practice

S.A. Sumon*, M.M.U. Anwar, F.M. Akther, A.S. Priyanka, T. Tamanna, A. Rahman, M.S. Islam, M.G.D. Harun
*Infectious Diseases Division, icddr,b, Dhaka, Bangladesh

Journal of Hospital Infection (2024) 144, 56-65

Electrostatic wipes as simple and reliable methods for influenza virus airborne detection

S. Marty-Quinternet^*, L. Puget, A. Debernardi, R. Aubry, N. Magy-Bertrand, J.L. Prétet, C. Chirouze, K. Bouiller, Q. Lepiller
^*Laboratoire de Virologie, France

Journal of Hospital Infection (2021) 108, 15-18

Meticillin-susceptible Staphylococcus aureus transmission among healthcare workers, patients and the environment in a large acute hospital under non-outbreak conditions investigated using whole-genome sequencing

P.M. Kinnevey*, A. Kearney, A.C. Shore, M.R. Earls, G.I. Brennan, T.T. Poovelikunnel, H. Humphreys, D.C. Coleman
*Trinity College Dublin, Ireland

Journal of Hospital Infection (2022) 127, 15-25

Identifying patients at increased risk of non-ventilator-associated pneumonia on admission to hospital: a pragmatic prognostic screening tool to trigger preventative action

J. Wilson*, H. Griffin, A. Görzig, J. Prieto, K. Saeed, M.I. Garvey, E. Holden, A. Tingle, H. Loveday
*University of West London, UK

Journal of Hospital Infection (2023) 142, 49-57

Patient perspectives on infection prevention and control in cancer care: a survey of knowledge and attitudes among persons with cancer and their next of kin

A.S. Danielsen*, N.J. Nygaard, A.W. Børseth, J.V. Nilsen, H. Øvreness, R. Raastad, M.A. Borg, O. Kacelnik, J.V. Bjørnholt
*Oslo University Hospital, Norway

Journal of Hospital Infection (2024) 146, 21-30