MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2313694280 · doi:10.2345/0899-8205-50.s2.18

Safe to Handle? Comparing Manually and Machine-Washed Medical Devices

2016· article· en· W2313694280 sur OpenAlexaff
Kaumudi Kulkarni, Dzelma Kaczorowski, Alex Bonkowski, Stephen J. Kovach, Ralph Basile

Notice bibliographique

RevueBiomedical Instrumentation & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMedical Device Sterilization and Disinfection
Établissements canadiensFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical deviceSAFERSingle useComputer scienceRendering (computer graphics)Sterilization (economics)Medical equipmentProcess engineeringReliability engineeringBiomedical engineeringEngineeringMedicineComputer securityArtificial intelligenceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of medical device reprocessing is to ensure that a given device is ready for safe use on the next patient. Effective cleaning of devices is critical to achieving this goal. Device cleaning also has had an ancillary goal: rendering the device safe for handling with ungloved hands by sterile processing personnel. Such personnel are tasked with preparing the device for further reprocessing steps, such as packaging for sterilization. This raises the question: Are manually cleaned devices as safe to handle as machinewashed medical devices? The current study sought to gather data to help answer this question. Further, this study sought to evaluate the effectiveness of a relatively new tool in the area of decontamination in healthcare settings—ultraviolet (UV) disinfection—and whether UV disinfection could effectively and efficiently be used to render manually cleaned devices safer to handle. Mechanically washed reusable medical devices generally are considered to have a more reliable and effective level of cleanliness, as supported by the limited research available in this area.1 The underlying logic for this assertion is that mechanical methods are more robust and reliably repeatable compared with manual methods.2 Machine washing allows for the use of cleaning solutions at much higher temperatures. These higher temperatures typically include a detergent wash at 60°C (150°F), followed by thermal disinfection at 82°C to 93°C (180°F to 195°F) for one minute or longer.3 Further, the cycle settings are programmed into a machine and are repeated cycle after cycle. Conversely, manual cleaning depends on the individual performance of the person conducting the cleaning. These assertions do not devalue the importance of reprocessing staff. To the contrary, even the most simply designed medical device requires proper and effective precleaning by manual means. Typically speaking, the more complex the device, the more important the manual steps to prepare the device for further cleaning by mechanical means. Further, a substantial number of medical devices cannot undergo mechanical cleaning. This is due to the material used in construction (i.e., thermolabile, nonsubmersible) and/or the complexity of the design.4 Effective cleaning of these devices is wholly reliant on manual processes. By design, sterile processing departments typically have a physical separation between the area where items are cleaned (the “dirty side”) and the area to which they are transported for further processing, such as sterilization (the “clean side”). Mechanical cleaning equipment typically is designed with a dual door design, where the loading door is located on the dirty side and the unloading door on the clean side. For manually cleaned devices, and for passing items back from the clean to the dirty side for recleaning, sterile processing departments typically have a “pass-through” window. Safe to Handle? Comparing Manually and Machine-Washed Medical Devices

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomedical Instrumentation & TechnologyMême sujetMedical Device Sterilization and DisinfectionTravaux en français237 207