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Validación de índices Pronósticos e Infección del Sitio Quirúrgico en Hospitales de Colombia

机译:哥伦比亚医院手术部位预后和感染指数的验证

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摘要

Objetivo Establecer la capacidad predictiva para infección del sitio quirúrgico (ISQ) de los índices de riesgo del National Nosocomial Infections Surveillance System (NNIS) y Study on the Efficacy of Nosocomial Infection Control (SENIC) en cinco hospitales y, evaluar la capacidad predictiva de otros factores de riesgo. Métodos Cohorte prospectiva de pacientes sometidos a cirugía entre julio de 2006 a febrero de 2007 en cinco hospitales de Colombia. Se definió ISQ según los criterios del CDC. Se evaluaron variables como: edad, género, coomorbilidad, tipo de cirugía, herida, especialidad, tiempo quirúrgico y desenlace. Se evaluó el desempe?o operativo de los índices usando el área bajo la curva operador receptor; se construyó un modelo predictivo usando un modelo de regresión logística incondicional con las variables asociadas a infección en el análisis bivariado y/o aquellas conocidas por estudios previos. Resultados Fueron evaluados 7 022 procedimientos quirúrgicos con una tasa de ISQ de 2,9 %. El rendimiento de los índices de riesgo NNIS y SENIC fue muy similar para predecir ISQ (área bajo la curva de 0,682 IC95 % 0,641-0,710 y 0,668 IC95 % 0.641-0.722, respectivamente). Se construyó un modelo predictivo que incluía variables del NNIS y SENIC, además de edad, antecedente de diabetes, transfusiones y especialidad quirúrgica el cual mostró un desempe?o de 0,746 (IC95 % 0,709-0,783), en ISQ superficial de 0,70 (IC95 % 0,659-0,741), en ISQ profunda de 0,712 (IC95 % 0,673-0,751) y en ISQ órgano espacio de 0,719 (IC95 % 0,683-0,755). Conclusiones Los modelos de predicción existentes para ISQ tienen una moderada capacidad discriminativa pero pueden ser mejorados con algunos factores locales.
机译:目的建立全国医院感染监测系统(NNIS)危险指标的手术部位感染(SSI)预测能力,研究五家医院的医院感染控制(SENIC)效果,并评估其他医院的预测能力。风险因素。方法2006年7月至2007年2月间在哥伦比亚的五家医院接受手术治疗的患者的前瞻性队列研究。 SCD是根据CDC标准定义的。评估变量,例如:年龄,性别,合并症,手术类型,伤口,专长,手术时间和结果。使用接收者操作员曲线下方的面积评估指数的操作性能;使用无条件逻辑回归模型构建预测模型,该模型具有双变量分析中与感染相关的变量和/或先前研究中已知的变量。结果对7,022例外科手术进行了评估,SSI率为2.9%。 NNIS和SENIC风险指数的表现与SSI预测非常相似(曲线下面积分别为0.682 95%CI 0.641-0.710和0.668 95%CI 0.641-0.722)。建立了一个预测模型,其中包括来自NNIS和SENIC的变量,此外还包括年龄,糖尿病史,输血和外科专业知识,其表面SSI为0.70(0.746(95%CI 0.709-0.783)(33%)。 95%CI 0.659-0.741),深SSI为0.712(95%CI 0.673-0.751)和器官空间SSI为0.719(95%CI 0.683-0.755)。结论现有的SSI预测模型具有中等判别能力,但可以通过一些局部因素加以改进。

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