Management of intra-abdominal-infections: 2017 World Society of Emergency Surgery guidelines summary focused on remote areas and low-income nations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most remote areas have restricted access to healthcare services and are too small and remote to sustain specialist services. In 2017, the World Society of Emergency Surgery (WSES) published guidelines for the management of intra-abdominal infections. Many hospitals, especially those in remote areas, continue to face logistical barriers, leading to an overall poorer adherence to international guidelines. METHODS: The aim of this paper is to report and amend the 2017 WSES guidelines for the management of intra-abdominal infections, extending these recommendations for remote areas and low-income countries. A literature search of the PubMed/MEDLINE databases was conducted covering the period up until June 2020. RESULTS: The critical shortages of healthcare workers and material resources in remote areas require the use of a robust triage system. A combination of abdominal signs and symptoms with early warning signs may be used to screen patients needing immediate acute care surgery. A tailored diagnostic step-up approach based on the hospital's resources is recommended. Ultrasound and plain X-ray may be useful diagnostic tools in remote areas. The source of infection should be totally controlled as soon as possible. CONCLUSIONS: The cornerstones of effective treatment for intra-abdominal infections in remote areas include early diagnosis, prompt resuscitation, early source control, and appropriate antimicrobial therapy. Standardization in applying the guidelines is mandatory to adequately manage intra-abdominal infections.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».