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。

Determinants of antibiotic over-prescribing for upper respiratory tract infections in an emergency department with good primary care access: a quantitative analysis

Z. Huang*, Y. Weng, H. Ang, A. Chow
*Tan Tock Seng Hospital, Singapore

Journal of Hospital Infection (2021) 113, 71-76

Effective cleaning and decontamination of the internal air and water channels, heads and head-gears of multiple contra-angle dental handpieces using an enzymatic detergent and automated washer-disinfection in a dental hospital setting

E.C. Deasy*, T.A. Scott, J.S. Swan, M.J. O’Donnel, D.C. Coleman
*University of Dublin Trinity College, Ireland

Journal of Hospital Infection (2022) 128, 80-88

An in vitro investigation into the release of fugitive medical aerosols into the environment during manual ventilation

M. Mac Giolla Eain^*, M. Joyce, A. O’Sullivan, J.A. McGrath, R. MacLoughlin
^*Aerogen, IDA Business Park, Ireland

Journal of Hospital Infection (2021) 108, 135-141

Risk factors and clinical impact of multidrug resistance in healthcare-associated bacteraemic urinary tract infections: a post-hoc analysis of a multicentre prospective cohort in Spain

S. Gómez-Zorrilla*, F. Becerra-Aparicio, E. Sendra, L. Zamorano, I. Grau, V. Pintado, B. Padilla, N. Benito, L. Boix-Palop, M.C. Fariñas, M. Peñaranda, M.R. Gamallo, J.A. Martinez, E. Morte-Romea, J.L. Del Pozo, I. López Montesinos, X. Durań-Jordà, R. Ponz, M. Cotarelo, R. Cantoń, A. Oliver, P. Ruiz-Garbajosa, J.P. Horcajada, on behalf the ITUBRAS-2 Groupx
*Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), CEXS-Universitat Pompeu Fabra, Spain

Journal of Hospital Infection (2024) 151, 173-185

A splash-reducing clinical handwash basin reduces droplet-mediated dispersal from a sink contaminated with Gram-negative bacteria in a laboratory model system

P. Aranega-Bou*, C. Cornbill, N.Q. Verlander, G. Moore
*Public Health England, UK

Journal of Hospital Infection (2021) 114, 171-174