Metal hypersensitivity screening among frontline healthcare workers—A descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: The study aims were to (a) assess allergy screening practices, (b) determine the awareness of metal hypersensitivity among frontline healthcare workers and (c) examine perceived barriers to implementing metal hypersensitivity screening into clinical practice. BACKGROUND: Adverse device-related events, such as hypersensitivity to metals, are well documented in the literature. Hypersensitivity to metal is a type IV T-cell-mediated reaction that can occur after cardiac, orthopaedic, dental, gynaecological and neurosurgical procedures where a device with metal components is implanted into the body. Patients with hypersensitivity to metal are likely to experience delayed healing, implant failure and stent restenosis. Identifying patients with a history of metal hypersensitivity reaction could mitigate the risk of poor outcomes following device implant. Yet in clinical practice, healthcare workers do not routinely ask about the history of metal hypersensitivity when documenting allergies. The existing literature does not report why this is not included in allergy assessment. DESIGN: Following the STROBE checklist, a cross-sectional, descriptive study was conducted. METHODS: Frontline healthcare workers were recruited using professional contacts and social online media to complete an online questionnaire. Quantitative data were summarised descriptively while thematic analysis was used to examine barriers to implementation. RESULTS: Three hundred forty-five participants from 14 countries completed the questionnaire, with the majority (187/54%) practicing in Canada, in general medicine and intensive care units. Ninety per cent of the participants did not routinely ask about metal hypersensitivity when evaluating allergy history. Of the respondents, 86% were unaware of the association between metal hypersensitivity and poor patient outcomes. After presented with the evidence, 81% indicated they were likely or very likely to incorporate the evidence into their clinical practice. Common themes about barriers to implementing were 'Standards of Practice', 'Knowledge' and 'Futility of Screening'. CONCLUSION: The findings suggest lack of awareness as the main reason for not including metal in routine allergy assessment.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».