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Enregistrement W2903243748 · doi:10.1186/s13756-018-0440-z

Large variations in the practice patterns of surgical antiseptic preparation solutions in patients with open and closed extremity fractures: a cross-sectional survey

2018· article· en· W2903243748 sur OpenAlexaff
María Jurado Ruiz, Gerard P. Slobogean, Sofia Bzovsky, Alisha Garibaldi, Nathan N. O’Hara, Andrea Howe, Brad Petrisor, Sheila Sprague

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Resistance and Infection Control · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensImpactMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyMedicineAntisepticPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Surgically-managed fractures, particularly open fractures, are associated with high rates of surgical site infections (SSIs). To reduce the risk of an SSI, orthopaedic surgeons routinely clean open fracture wounds in the emergency department (ED) and then apply a bandage to the open wound. Prior to the surgical incision, it is standard practice to prepare the fracture region with an antiseptic skin solution as an additional SSI prevention strategy. Multiple antiseptic solutions are available. Objectives: To explore the variation in practice patterns among orthopaedic surgeons regarding antiseptic solution use in the ED and antiseptic preparatory techniques for fracture surgery. Methods: We developed a 27-item survey and surveyed members of several orthopaedic associations. Results: Two hundred and-ten surveys were completed. 71.0% of respondents irrigate the open wound and skin in the ED, primarily with saline alone (59.7%) or iodine-based solutions (32.9%). 90.5% of responders indicated that they dress the open wound in the ED, with 41.0% applying a saline-soaked bandage and 33.7% applying an iodine-soaked dressing (33.7%). In their surgical preparation of open fractures, 41.0% of respondents used an iodine-based solution, 26.7% used a chlorhexidine gluconate (CHG)-based solution, and 31.4% used a combination of the two. In closed fractures, 43.8% of respondents used a CHG-based solution, 28.1% used an iodine-based solution, and 27.1% used a combination. Despite theoretical concerns about the use of alcohol in open wounds, 51.4% used alcohol-based solutions or alcohol alone during skin preparation of open fractures. Conclusions: A lack of consensus exists regarding use of antiseptic surgical preparation solutions for fractures. High-quality clinical research is needed to assess the effectiveness of different surgical antiseptic preparation solutions on patient outcomes in fracture populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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