Antiseptic Irrigation as an Effective Interventional Strategy for Reducing the Risk of Surgical Site Infections
Notice bibliographique
Résumé
A surgical site infection (SSI) can occur at several anatomic sites related to a surgical procedure: Superficial or deep incisional or organ/space. The SSIs are the leading cause of health-care-associated infection (HAI) in industrialized Western nations. Patients in whom an SSI develops require longer hospitalization, incur significantly greater treatment costs and reduction in quality of life, and after selective surgical procedures experience higher mortality rates. Effective infection prevention and control requires the concept of the SSI care bundle, which is composed of a defined number of evidence-based interventional strategies, because of the many risk factors that can contribute to the development of an SSI. Intra-operative irrigation has been a mainstay of surgical practice for well over 100 years, but lacks standardization and compelling evidence-based data to validate its efficacy. In an era of antibiotic stewardship, with a widespread prevalence of bacterial resistance to multiple antibiotic agents, there has emerged an interest in using intra-operative antiseptic irrigation to reduce microbial contamination in the surgical site before closure and possibly reduce the need for antibiotic agents. This approach has gained added appeal in an era of biomedical device implantation, especially with the recognition that most, if not all, device-related infections are associated with biofilm formation. This review focuses on the limited, evidence-based rationale for the use of antiseptic agents as an effective risk reduction strategy for prevention of SSIs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».