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Enregistrement W4383711227 · doi:10.1111/aos.15732

Antimicrobials and antiseptics: Lowering effect on ocular surface bacterial flora – A systematic review

2023· review· en· W4383711227 sur OpenAlexaff
Mariantonia Ferrara, Francesca Gatti, David Lockington, Antonio Iaria, Stephen B. Kaye, Gianni Virgili, Pasquale Aragona, Francesco Semeraro, Vito Romano

Notice bibliographique

RevueActa Ophthalmologica · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Infections and Treatments
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeAntimicrobialFlora (microbiology)Intensive care medicineSystematic reviewCataract surgerySurgeryMEDLINEMicrobiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topical antimicrobials and antiseptics are used perioperatively to reduce the ocular surface bacteria flora (OSBF) that are involved in the development of post-operative infectious complications. However, their effectiveness is still a controversial topic. This systematic review, performed according to the PRISMA guidelines and registered in PROSPERO, aims to provide an overview of the efficacy of the agents currently used in peri-cataract surgery and -intravitreal injections (IVI) in lowering the OSBF. Although effective in lowering OSBF, perioperative topical antimicrobials are associated with the risk of resistance development, with no obvious additional benefit compared with topical antisepsis. Conversely, the effectiveness of topical antiseptics before cataract surgery and IVI is strongly supported. Based on the available evidence, perioperative antimicrobials are not recommended, whereas the perioperative use of antiseptics is strongly recommended as prophylactic treatment for lowering the infection due to OSBF. Post-operative antimicrobials may be considered in eyes at higher risk for infection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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