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Enregistrement W4293499749 · doi:10.1097/bpo.0000000000002255

Best Practice Guidelines for Surgical Site Infection in High-risk Pediatric Spine Surgery: Definition, Prevention, Diagnosis, and Treatment

2022· review· en· W4293499749 sur OpenAlexaff
Daniel Badin, Christopher R. Leland, Hiroko Matsumoto, Benjamin D. Roye, Michael G. Vitale, John M. Flynn, Amer F. Samdani, A. Noelle Larson, Burt Yaszay, Joshua M. Pahys, Michael Glotzbecker, Keith Bachmann, Peter O. Newton, Randal R. Betz, Firoz Miyanji, Suken A. Shah, Peter Sturm, Steven W. Hwang, Mark Erickson, Patrick J. Cahill, Nicholas D. Fletcher, Vidyadhar V. Upasani, Daniel J. Sucato, Paul D. Sponseller

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Orthopaedics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDelphi methodPopulationMEDLINEBest practiceFamily medicineVotingEvidence-based medicineAlternative medicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prior "best practice guidelines" (BPG) have identified strategies to reduce the risk of acute deep surgical site infection (SSI), but there still exists large variability in practice. Further, there is still no consensus on which patients are "high risk" for SSI and how SSI should be diagnosed or treated in pediatric spine surgery. We sought to develop an updated, consensus-based BPG informed by available literature and expert opinion on defining high-SSI risk in pediatric spine surgery and on prevention, diagnosis, and treatment of SSI in this high-risk population. MATERIALS AND METHODS: After a systematic review of the literature, an expert panel of 21 pediatric spine surgeons was selected from the Harms Study Group based on extensive experience in the field of pediatric spine surgery. Using the Delphi process and iterative survey rounds, the expert panel was surveyed for current practices, presented with the systematic review, given the opportunity to voice opinions through a live discussion session and asked to vote regarding preferences privately. Two survey rounds were conducted electronically, after which a live conference was held to present and discuss results. A final electronic survey was then conducted for final voting. Agreement ≥70% was considered consensus. Items near consensus were revised if feasible to achieve consensus in subsequent surveys. RESULTS: Consensus was reached for 17 items for defining high-SSI risk, 17 items for preventing, 6 for diagnosing, and 9 for treating SSI in this high-risk population. After final voting, all 21 experts agreed to the publication and implementation of these items in their practice. CONCLUSIONS: We present a set of updated consensus-based BPGs for defining high-risk and preventing, diagnosing, and treating SSI in high-risk pediatric spine surgery. We believe that this BPG can limit variability in practice and decrease the incidence of SSI in pediatric spine surgery. LEVEL OF EVIDENCE: Not applicable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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