A comparison of droplet and contact contamination using 3 simulated barrier techniques for COVID-19 intubation: a quality assurance study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The intubation of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) puts health care workers at risk of infection through aerosol, droplet and contact contamination. We evaluated the risk of droplet and contact contamination for health care workers using 3 intubation barrier techniques as part of a quality assurance study at our institution. METHODS: This randomized quality assurance study was completed at a tertiary academic hospital in Vancouver, British Columbia, Canada, on Apr. 4, 2020. Participants in personal protective equipment performed simulated intubations on a manikin with (a) no barrier, (b) a clear plastic sheet covering the manikin and (c) a plexiglass intubation box over the manikin, in random order. Fluorescein was ejected from inside the manikin's mouth to simulate droplet and contact spread during a standard intubation sequence. Two blinded independent assessors evaluated the location and degree of contamination on the intubator and assistant using an ultraviolet light. Contamination severity was rated in a standard fashion (0 = none; 1 = minor; 2 = major). The primary outcome was total contamination score and secondary outcomes were scores between intubator and assistant, anatomic areas contaminated and qualitative feedback on ease of intubation. RESULTS: = 0.2). For the intubator, the total contamination score was higher when the sheet was used (median 29 [interquartile range (IQR) 25-34]) than when the box was used (median 17 [IQR 15-22]) or when no barrier was used (median 18 [IQR 13-21]). All 5 participants reported challenges during intubation using the sheet. INTERPRETATION: Use of a plastic sheet while intubating patients with COVID-19 may increase the risk of droplet and contact contamination during intubation and impede intubation. Further study should be undertaken before implementing barrier techniques in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».