Comparison of chlorhexidine and alcohol‐based antisepsis of the distal limbs of horses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background An alcohol‐based rub has been confirmed effective at reducing bacterial counts on equine skin. Skin sites with expected high bacterial burden have not been tested or has a comparison to a common protocol been performed. Objectives To determine if ethanol‐based antisepsis reduces bacterial counts on the equine distal limb comparable to a current chlorhexidine scrub method and determine the most effective application technique for the product. Study design Randomised trial. Methods Forty‐one horses were used in the study. By horse, each limb was randomly assigned to a treatment group: 5min scrub using 4% chlorhexidine gluconate to a clipped site (CHG); 90s scrub using 80% ethanol to a clipped site (ETC); 90s contact with 80% ethanol applied as a spray to a clipped site (ETS) and 90s scrub using 80% ethanol to an unclipped site (ETUC). Samples were collected pre‐ and post‐treatment and plated in duplicate. Bacterial counts were log 10 transformed and averaged between duplicates. A linear mixed model was used to compare mean log 10 CFU/mL reduction between groups. A cost‐benefit analysis was performed. Results There was no significant difference in mean log 10 CFU/mL reduction between CHG and ETC in either fore‐ or hindlimbs. In forelimbs, there was no significant difference in mean log 10 CFU/mL reduction between any groups. In hindlimbs, CHG had significantly greater mean log 10 CFU/mL reduction than ETUC and ETS. No significant difference in cost‐benefit was found between CHG and ETC. Significant differences were noted between CHG and both ETUC and ETS. Main limitations Researchers were not blinded to treatment group during sample collection. Conclusions This study showed no significant difference in reduction in bacterial counts on the distal limb of horses between CHG and ethonol (ET) when applied as a scrub to a clipped site and there was no significant difference in cost‐benefit between these treatments.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».