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Enregistrement W1618893876 · doi:10.1002/14651858.cd009170.pub2

Blunt versus sharp suture needles for preventing percutaneous exposure incidents in surgical staff

2011· review· en· W1618893876 sur OpenAlexaff
Annika Saarto, Jos Verbeek, Marie‐Claude Lavoie

Notice bibliographique

RevueCochrane Database of Systematic Reviews · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBluntSurgeryPercutaneousFibrous jointRelative riskPerforationConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgeons and their assistants are especially at risk of exposure to blood due to glove perforations and needle stick injuries during operations. The use of blunt needles can reduce this risk because they don't penetrate skin easily but still perform sufficiently in other tissues. OBJECTIVES: To determine the effectiveness of blunt needles compared to sharp needles for preventing percutaneous exposure incidents among surgical staff. SEARCH METHODS: We searched MEDLINE and EMBASE (until May 2011), CENTRAL, NHSEED, Science Citation Index Expanded, CINAHL, Nioshtic, CISdoc, PsycINFO, and LILACS (until September 2010). SELECTION CRITERIA: Randomised controlled trials (RCTs) of blunt versus sharp suture needles for preventing needle stick injuries among surgical staff measured as glove perforations or self-reported needle stick injuries. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Two authors independently assessed study eligibility and risk of bias in trials and extracted data. We synthesized study results with a fixed-effect model meta-analysis. MAIN RESULTS: We located 10 RCTs involving 2961 participating surgeons performing an operation in which the use of blunt needles was compared to the use of sharp needles. Four studies focused on abdominal closure, two on caesarean section, two on vaginal repair and two on hip replacement. On average, a surgeon that used sharp needles sustained one glove perforation in three operations. The use of blunt needles reduced the risk of glove perforations with a relative risk (RR) of 0.46 (95% confidence interval (CI) 0.38 to 0.54) compared to sharp needles. The use of blunt needles will thus prevent one glove perforation in every six operations.In four studies, the use of blunt needles reduced the number of self-reported needle stick injuries with a RR of 0.31 (95% CI 0.14 to 0.68). Because the force needed for the blunt needles is higher, their use was rated as more difficult but still acceptable in five out of six studies.The quality of the evidence was rated as high. AUTHORS' CONCLUSIONS: There is high quality evidence that the use of blunt needles appreciably reduces the risk of exposure to blood and bodily fluids for surgeons and their assistants over a range of operations. It is unlikely that future research will change this conclusion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,011
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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