Incisional Negative Pressure Wound Therapy for Surgical Site Infection Prophylaxis in the Post-Antibiotic Era
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: With the prospect of antibiotic failure in the post-antibiotic era, strategies that prevent surgical site infection (SSI) are increasingly important. Current literature suggests that incisional Negative Pressure Wound Therapy (iNWPT) is a promising intervention. Methods: Based on published literature regarding iNPWT, its mechanisms of action, and clinical results, a narrative summary was built, including both the experimental as well as the clinical literature. Results: The experimental literature indicates that iNPWT provides a barrier against external contamination before re-epithelialization, increases blood flow and lymphatic clearance, and reduces edema. Meta-analyses of randomized studies indicate that iNWPT is effective in reducing SSI. We did not identify studies that assessed bacterial clearance during iNPWT in contaminated surgical sites, nor did we identify clinical studies that specified they omitted concomitant antibiotic prophylaxis. Conclusions: Moderate quality evidence indicates that iNWPT reduces SSI, although data without the concomitant use of antibiotic prophylaxis are lacking. The iNPWT is likely effective as a result of its barrier function and optimization of the surgical site micro-environment. For now, iNPWT is recommended for incorporation in SSI prevention bundles. The iNPWT as a substitute for antibiotic prophylaxis is not recommended currently. Further reduction of SSI by iNPWT will lessen the need for therapeutic use of antibiotic agents.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».