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Enregistrement W3209706484 · doi:10.14309/01.ajg.0000777496.37901.37

S991 How “Dirty” Are the Endoscope Channels? A Systematic Review and Meta-Analysis of Reprocessed Endoscopes

2021· review· en· W3209706484 sur OpenAlexaboutno aff
Hemant Goyal, Sára Larsen, Abhilash Perisetti, Pardeep Bansal, Aman Ali, Nikolaj Birk Larsen, Lotte Ockert, Sven Adamsen, Benjamin Tharian, Nirav Thosani

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMedical Device Sterilization and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFunnel plotSubgroup analysisMeta-analysisPublication biasEndoscopeSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The duodenoscope elevator mechanism has been considered a culprit for multiple outbreaks from contaminated reusable patient-ready duodenoscopes. These outbreaks necessitated FDA to issue various Safety Communications and recommend endoscopy units to transition to duodenoscopes with innovative designs that ease or eliminate reprocessing. However, numerous studies have documented microbes in the channels of reprocessed gastrointestinal (GI) endoscopes, including duodenoscopes and linear echoendoscopes. Our aim is to estimate the channel contamination rate of patient-ready reprocessed GI endoscopes based on the currently available data. Methods: We searched PubMed, Web of Science, and Embase from January 1, 2010, until October 10, 2020, for studies investigating contamination rates of channels of patient-ready flexible GI endoscopes by following the PRISMA guidelines. A random-effects model based on the proportion distribution was used to calculate pooled total contamination rate. A subgroup analysis was carried out for studies originating from North America (USA and Canada). We used the meta-package (metafor) in RStudio version 3.6.2 to conduct the statistical analyses. Heterogeneity between the included studies was analyzed using the inconsistency index (I2) statistics. Publication bias was assessed using funnel plots and Egger’s regression tests. Results: We identified 1,230 peer-reviewed studies after duplicates were removed. Finally, 20 studies fulfilled the inclusion criteria, including 1,059 positive cultures from 7,903 samples. The total weighted contamination rate was 19.98% ± 0.024 (95% Cl: 15.29%-24.68%; I2=98.6%) (figure 1a). Subgroup analysis amongst studies from North America (n=7) showed a contamination rate of 6.01% ± 0.011 (95% Cl: 3.88%-8.15%; I2=89.3%) (figure 1b). I2 indicated high heterogeneity. Egger’s regression test indicated no significant publication bias for both groups (Egger’s test of publication bias: p=0.0531 and p=0.0655). Conclusion: Our analysis demonstrates that 19.98% of reprocessed patient-ready GI endoscopes may be contaminated. The contamination rate was lower amongst US studies, which may be attributed to the actions taken in the US to overcome this issue. However, our findings highlight that the elevator mechanism is not the only obstacle when reprocessing endoscopes. More studies are needed to fully determine the role of contaminated endoscope channels in the cross-transmission between the patients.Figure 1.: 1a: Pooled estimates of contamination rates beyond the elevator. 1b: Pooled estimates of contamination rates beyond the elevator for studies conducted in North America. Cl: confidence interval; EUS: Endoscopic ultrasound; prop: proportion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,035
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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