The Reliability of Auto-Injectors in Clinical Use: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Auto-injectors are medical devices designed for the self-administration of injections by patients and for easy administration by healthcare professionals in emergency situations. Although they vary in design and application, auto-injectors are typically built around a spring-loaded syringe. Despite their widespread use in a variety of clinical settings, there have been limited attempts to assess their reliability. This systematic review investigates the reliability of auto-injectors, identifies common causes of failure, and summarizes the overall rate of malfunction. A systematic review of research published on the PubMed and Cochrane Library databases was performed in July 2022. The relevant studies were assessed for their methodological quality and risk of bias prior to extracting key study outcomes on auto-injector reliability. Finally, a summary rate covering all eligible studies was calculated. The search identified a total of 110 articles, of which ten were found to be suitable for inclusion. The risk of bias was low, and the methodological quality was high across the ten studies. Out of a total of 2,964 injections administered from an auto-injector, there were 12 device malfunctions, giving a summary rate of 0.40% (±0.23) auto-injector failures. The causes of malfunction varied in nature, with the majority of cases (58.3%) not being specified or not identified. This review has demonstrated that auto-injectors are reliable devices. Although further research on the nature of malfunctions is needed, the low rate of malfunctions supports training programs for healthcare professionals and patients on the optimum use and maintenance of auto-injectors. It provides a rationale for their continued development.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle