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。

Accuracy of hospital-based surveillance systems for surgical site infection after adult spine surgery: a Bayesian latent class analysis

O. Lasry*, T. Ailon, R. Charest-Morin, N. Dea, M. Dvorak, C. Fisher, A. Gara, B. Kwon, E. Lloyd-Smith, S. Paquette, T. Wong, J. Street
*University of British Columbia, Canada

Journal of Hospital Infection (2021) 117, 117-123

Extended-spectrum β-lactamase-producing bacteria from hospital wastewater pipes: isolation, characterization and biofilm control using common disinfectants

J. Wu*, T.P. Thompson, N.H. O’Connell, K. McCracken, J. Powell, B.F. Gilmore, C.P. Dunne, S.A. Kelly
*Queen’s University Belfast, Belfast, UK

Journal of Hospital Infection (2025) 156, 34-49

Nosocomial transmission of multi-drug-resistant organisms in Ukrainian hospitals: results of a multicentre study (2019 — 2021)

A. Salmanov*, D. Shchehlov, V. Artyomenko, O. Svyrydiuk, R. Maliarchuk, I. Bortnik, M. Mamonova, S. Korniyenko, V. Rud, M. Gudym, V. Shuba, O. Loskutov
*Shupyk National Healthcare University of Ukraine, Ukraine

Journal of Hospital Infection (2023) 132, 104-115

Development of disinfectant tolerance in Klebsiella pneumoniae

D.J. Noel*, C.W. Keevil, S.A. Wilks
*University of Southampton, UK

Journal of Hospital Infection (2025) 155, 248-253

Applicability and limitations of quality indicator-based assessment of appropriateness in antimicrobial use: a comparison with expert opinion

S.Y. Park*, S.M. Moon, B. Kim, M.J. Lee, K.-H. Song, E.S. Kim, T.H. Kim, H.B. Kim, the Korea Study Group for Antimicrobial Stewardship (KOSGAP)
*Hanyang University College of Medicine, South Korea

Journal of Hospital Infection (2023) 139, 93-98