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Enregistrement W2811049423 · doi:10.1055/s-0038-1661406

Current Practices of Antiseptic Use in Canadian Neonatal Intensive Care Units

2018· article· en· W2811049423 sur OpenAlexafffundabout
Helen McCord, Elise Fieldhouse, Walid El‐Naggar

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Perinatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNeonatal skin health care
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésAntisepticMedicineChlorhexidineAdverse effectIntensive careChlorhexidine gluconateIntensive care medicineDentistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This article assesses the degree of variability in the current practice of skin antiseptics used in Canadian neonatal intensive care units (NICUs) and different experiences related to each antiseptic used. METHODS: An anonymous survey was distributed to a clinical representative of each of the 124 Canadian level II and level III NICUs. RESULTS: One hundred and two respondents (82.2%), representing all Canadian provinces, completed the survey. Chlorhexidine gluconate with/without alcohol was the antiseptic most used (96%) and the antiseptic with the highest reported adverse effects (68% reported skin burns/breakdown). Other antiseptics used include povidone-iodine (35%) and isopropyl alcohol (22%). Specific guidelines for antiseptic use were available in only 50% of the units with many NICUs lacking gestational and/or chronological age restrictions. Only 23% of responders believed that there was awareness among health care providers of the adverse effects of antiseptics used. Less than half (43%) were completely satisfied with the antiseptics used in their units. CONCLUSION: Chlorhexidine gluconate is the most commonly used antiseptic in Canadian NICUs. The high number of associated adverse effects and the lack of guidelines regulating antiseptic use are of concern. Large clinical trials are urgently needed to guide practice and improve the safety of antiseptics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,381 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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