Surgical site infection prevention: a survey to identify the gap between evidence and practice in University of Toronto teaching hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A gap exists between the best evidence and practice with regards to surgical site infection (SSI) prevention. Awareness of evidence is the first step in knowledge translation. METHODS: A web-based survey was distributed to 59 general surgeons and 68 residents at University of Toronto teaching hospitals. Five domains pertaining to SSI prevention with questions addressing knowledge of prevention strategies, efficacy of antibiotics, strategies for changing practice and barriers to implementation of SSI prevention strategies were investigated. RESULTS: Seventy-six individuals (60%) responded. More than 90% of respondents stated there was evidence for antibiotic prophylaxis and perioperative normothermia and reported use of these strategies. There was a discrepancy in the perceived evidence for and the self-reported use of perioperative hyperoxia, omission of hair removal and bowel preparation. Eighty-three percent of respondents felt that consulting published guidelines is important in making decisions regarding antibiotics. There was also a discrepancy between what respondents felt were important strategies to ensure timely administration of antibiotics and what strategies were in place. Checklists, standardized orders, protocols and formal surveillance programs were rated most highly by 75%-90% of respondents, but less than 50% stated that these strategies were in place at their institutions. CONCLUSION: Broad-reaching initiatives that increase surgeon and trainee awareness and implementation of multifaceted hospital strategies that engage residents and attending surgeons are needed to change practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».