Hands-Free Technique in the Operating Room: Reduction in Body Fluid Exposure and the Value of a Training Video
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study sought to determine if (1) using a hands-free technique (HFT)--whereby no two surgical team members touch the same sharp item simultaneously--> or = 75% of the time reduced the rate of percutaneous injury, glove tear, and contamination (incidents); and (2) if a video-based intervention increased HFT use to > or = 75%, immediately and over time. METHODS: During three and four periods, in three intervention and three control hospitals, respectively, nurses recorded incidents, percentage of HFT use, and other information in 10,596 surgeries. The video was shown in intervention hospitals between Periods 1 and 2, and in control hospitals between Periods 3 and 4. HFT, considered used when > or = 75% passes were done hands-free, was practiced in 35% of all surgeries. We applied logistic regression to (1) estimate the rate reduction for incidents in surgeries when the HFT was used and not used, while adjusting for potential risk factors, and (2) estimate HFT use of about 75% and 100%, in intervention compared with control hospitals, in Period 2 compared with Period 1, and Period 3 compared with Period 2. RESULTS: A total of 202 incidents (49 injuries, 125 glove tears, and 28 contaminations) were reported. Adjusted for differences in surgical type, length, emergency status, blood loss, time of day, and number of personnel present for > or = 75% of the surgery, the HFT-associated reduction in rate was 35%. An increase in use of HFT of > or = 75% was significantly greater in intervention hospitals, during the first post-intervention period, and was sustained five months later. CONCLUSION: The use of HFT and the HFT video were both found to be effective.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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