Antiseptic Irrigation as an Effective Interventional Strategy for Reducing the Risk of Surgical Site Infections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle