Evaluation of portable ultrasound machine contamination in a community emergency department
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim of this study was to explore the gross contamination rate of a portable ultrasound (US) machine in a community Emergency Department (ED) and to examine whether there is an association between the time of the day and the frequency of contamination.Methods: A total of 61 photographic samples of the US machine were collected over 23 days to capture visible contamination.Collection times were evenly distributed over three blocks of time: day, evening, and night.Each sample consisted of six photos of the US machine and were categorized into three groups: (1) transducers, (2) touch screen, and (3) other areas.Samples were assessed for contamination on a three-point scale by three independent reviewers.Descriptive statistics and Chi Square test were used to describe the frequency of contamination, and relationship between time of day and frequency of contamination, respectively.Results: The transducers were contaminated with blood and body fluid in 2/62 (4%) and ultrasound gel in 52/61 (85%) samples.Gel contamination was found on the touchscreen in 52 (85%) samples, and 42 (69%) samples on the other areas.No significant association between time of day and contamination was found. Conclusions:The findings of this study demonstrate various levels of gross visual contamination of the sole ultrasound machine in a community emergency department.We feel that this study provides a foundation for the development of local QI processes for US decontamination procedures as well as a platform for knowledge translation and future study.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».