Frequency of Undetected Glove Perforation and Associated Risk Factors in Equine Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the frequency of undetected perforations in surgical gloves during equine surgery and to identify risk factors associated with occurrence. STUDY DESIGN: Observational cohort study. SAMPLE POPULATION: Surgical gloves-292 pairs. METHODS: Water leak tests were performed on gloves after equine surgery to detect perforations. Fifty pairs of unused gloves were also tested. Potential risk factors were recorded. Logistic regression was used to explore associations between putative risk factors and perforation. RESULTS: No perforations were detected in the unused gloves. Of 292 pairs of used gloves tested, 80 (27%) had at least one glove perforation per pair. The frequency of perforations was not different between surgery diplomates and residents (P=.69). The length and type of surgery were significantly associated with the likelihood of undetected glove perforation with surgeries longer than 60 minutes approximately 2.5 times more likely to result in glove perforation (P=.005). Surgery classified as soft tissue, orthopedic or exploratory celiotomy was 3 times more likely to result in glove perforation than minimally invasive surgery. The perforations occurred significantly more frequently in the nondominant hand (19%) than the dominant hand (11%) (P=.009). CONCLUSION: There is a high occurrence of undetected glove perforation in equine surgery. Precautions can be suggested based on this study although further investigation is required to assess whether glove perforations are associated with surgical site infections.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».