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。

Whole-genome sequencing establishes persistence of biofilm-associated Pseudomonas aeruginosa detected from microbiological surveillance of gastrointestinal endoscopes

G.S.E. Tan*, G.J.M. Chia, N.M. Thevasagayac, S.Q.D. Loy, S.R.S. Prakki, Z.Q. Lim, J.Y. Chua, J.W.Z. Chia, K. Marimuthu, S. Vasoo, O.T. Ng, B.F. Poh, B.S.P. Ang
*Tan Tock Seng Hospital, Singapore

Journal of Hospital Infection (2024) 152, 73-80

Assessing morinidazole for surgical site infection in class III wounds prevention: a multi-centre, randomized, single-blind, parallel-controlled study

T. Zheng*, R. Wang, C. Wu, S. Li, G. Cao, Y. Zhang, X. Bu, J. Jiang, Z. Kong, Y. Miao, L. Zheng, G. Tao, Q. Tao, Z. Ding, P. Wang, J. Ren
*Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, China

Journal of Hospital Infection (2024) 151, 186-194

A novel characterized multi-drug-resistant Pseudocitrobacter sp. isolated from a patient colonized while admitted to a tertiary teaching hospital

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

Journal of Hospital Infection (2024) 145, 193-202

Prognosis analysis and infection-related risk factors of multi-drug-resistant bacteria isolated from a general hospital in China, 2019 - 2023

J. Yang*, M. Chen, L. Li, Z. Zha, M. Cheng, X. Yang
*The Affiliated Hospital of Guizhou Medical University, China

Journal of Hospital Infection (2025) 158, 29-37

Investigation on the transmission rate of carbapenemase-producing carbapenem-resistant Enterobacterales among exposed persons in a tertiary hospital using whole-genome sequencing

E. Chang*, H.E. Chang, I.S. Shin, Y.R. Oh, C.K. Kang, P.G. Choe, W.B. Park, E.H. Choi, M.D. Oh, K.U. Park, N.J. Kim
*Seoul National University College of Medicine, Republic of Korea

Journal of Hospital Infection (2022) 124, 1-8