MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2904975162 · doi:10.1017/ice.2018.303

Infection prevention in the operating room anesthesia work area

2018· article· en· W2904975162 sur OpenAlexaff
L. Silvia Muñoz-Price, Andrew Bowdle, Bree Johnston, Gonzalo Bearman, Bernard Camins, E. Patchen Dellinger, Marjorie Geisz-Everson, Galit Holzmann-Pazgal, Rekha Murthy, David A. Pegues, Richard C. Prielipp, Zachary Rubin, Joshua K. Schaffzin, Deborah S. Yokoe, David J. Birnbach

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAmerican Association of Nurse AnesthetistsChildren's Hospital ColoradoSyracuse UniversityUnited States Pharmacopeia
Mots-clésContent (measure theory)Work (physics)Action (physics)MedicineComputer scienceAnesthesiaMultimediaEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PurposeThe potential for clinically significant microbial cross transmission in the intraoperative environment poses a threat to patient safety.A growing body of literature has shown contamination in the anesthesia work area, including the anesthesia medical work cart, stopcocks, laryngeal masks and laryngoscope blades, touchscreens, and keyboards, as well as on providers' hands, resulting in transmissions, healthcare-associated infections, and increased risk of patient mortality.The authors acknowledge that the operating room (OR) is a challenging environment in which to affect ideal infection prevention and control practices.In addition, infection prevention and control policies specific to anesthesia care in the OR are not universal; audits of infection prevention practices are not routine; and consequently, providers may not have clarity on expected practices and behaviors.Studies have reported problematic practices by anesthesia providers, including use of multiple-dose vials for >1 patient, <100% use of gloves for airway management, failure to perform hand hygiene (HH) after removing gloves, and entry into anesthesia cart drawers without performance of HH.This guidance provides recommendations specific to the anesthesia work area to improve infection prevention through HH, environmental disinfection, and implementation of effective improvement efforts.Furthermore, SHEA acknowledges significant challenges to implementing the array of infection prevention and control recommendations to affect OR culture in general, and the work flow of anesthesia providers in particular.Facility administrators will need to actively collaborate with anesthesia department leaders to build an implementation plan that is timely, comprehensive, and multidisciplinary, and that will allocate hospital resources to educate healthcare personnel and to acquire new infection prevention and control components (eg, single-use laryngoscopes).Facilities should consider this guidance document in revisions of their anesthesia OR policies.This guidance builds on the foundational premise that all facilities where anesthesia services are delivered have formal infection prevention and control programs.Essential elements of these programs include, but are not limited to, policies and procedures for HH, safe preparation and delivery of intravenous medications, and environmental cleaning and disinfection.All individuals involved in these procedures require training appropriate to their tasks, as well as regular skills assessments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · 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.

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

Citations130
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInfection Control and Hospital Epidemiology→Même sujetSurgical site infection prevention→Travaux en français237 207→