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。

Influences on nurses’ engagement in antimicrobial stewardship behaviours: a multi-country survey using the Theoretical Domains Framework

A.M. Chater*, H. Family, L.M. Abraao, E. Burnett, E. Castro-Sanchez, B. Du Toit, R. Gallagher, F. Gotterson, E. Manias, J. McEwen, R. Moralez de Figueiredo, M. Nathan, V. Ness, R. Olans, M.C. Padoveze, M. Courtenay
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Journal of Hospital Infection (2022) 129, 171-180

Clinical characteristics and microbiology of nosocomial enterococcal bloodstream infections in a tertiary-level hospital: a retrospective study, 2007—2019

Z. Dai*, L.Y. Chen, M.J. Cai, Y.H. Yao, J.H. Zhu, L.L. Fang, R. Tang, X.M. Liang
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Journal of Hospital Infection (2022) 122, 203-210

Cellular and material-specific responses of Candida parapsilosis biofilms to biocides

J.K.S. Dourado*, C.M. Álvarez-Ormeño, G. Benard, R.H. Pires
*Universidade de Franca, Brazil

Journal of Hospital Infection (2025) 162, 84-94

Impact of COVID-19 pandemic on healthcare-associated infections at intensive care units in South Korea: data from the Korean National Healthcare-Associated Infections Surveillance System (KONIS)

Y.-M. Lee*, D.Y. Kim, E.J. Kim, K.-H. Park, M.S. Lee
*Kyung Hee University College of Medicine, Kyung Hee University Hospital, Republic of Korea

Journal of Hospital Infection (2023) 138, 52-59

A systematic review of the cost impact of sepsis care bundles

E. Ladbrook*, S. Bouchoucha, J. McDonall, A.F. Hutchinson
*Deakin University Faculty of Health, Australia

Journal of Hospital Infection (2025) 166, 170-182