So the Bone Flap Hit the Floor, Now What? An In Vitro Comparison of Cadaveric Bone Flap Decontamination Procedures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Over the course of their career, 66% of neurosurgeons will witness someone accidentally dropping a bone flap on the floor during a craniotomy procedure. Although this event is rare, it can have significant consequences for the patient, and little literature is available to guide management of this complication. Our objective was to compare 5 bone flap decontamination protocols for efficacy in reducing bacterial load, with the goal of safely reimplanting the dropped flap. METHODS: Cadaveric human bone flaps were contaminated with common operating room (OR) contaminant bacteria. The bone flaps were then subject to 1 of 5 decontamination protocols: washing in saline, mechanical debridement, washing in antibiotics, washing in alcoholic chlorhexidine antiseptic, and flash decontamination in autoclave. Inoculum from the flaps was then used to grow bacteria in petri dishes, and bacterial load after decontamination was assessed. Some flaps were physically dropped on an OR floor to simulate and evaluate a real-life contamination. RESULTS: The observed contamination from a flap dropped on an OR floor can be significant (up to 1070 colony-forming units cultured per flap). All protocols tested decreased bacterial load of the bone flaps to different degrees: saline by 95.7%, mechanical debridement by 97.5%, antibiotic bath by 99.5%, alcoholic chlorhexidine by 99.9%, and flash sterilization by 100.0%. Flash sterilization led to significant alterations in the flap's physical appearance. CONCLUSION: In the event of the accidental fall of a bone flap, decontamination by rinsing in an alcohol-chlorhexidine solution followed by 3 successive washes in saline seemed to provide the best balance between effectiveness, safety, and complexity of the method.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».