Optimizing Surgical Site Infection Prevention in Dermatologic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
We aim to review modifiable risk factors and practices for surgical site infections (SSIs) reduction in cutaneous surgeries. The existing norms are assessed with the latest evidence, with the aim of enhancing and optimizing intra and postoperative strategies. This review seeks to offer an updated summary of the results of evidence for SSI reduction strategies tailored for practicing general dermatologists. Searches were conducted for “cutaneous surgery surgical site infection complications” using PubMed Central ® and DynaMed ® . Articles with pragmatic guideline recommendations were selected. We found evidence for intraoperative factors such as non-sterile gloves, brushless hand scrubbing/simple hand washing, sterile materials, and chlorhexidine gluconate as a skin antiseptic. For postoperative factors, there is a lack of evidence to support the use of topical antibiotic ointments, dressings, or waiting 48 hours before wetting to prevent SSI. Several intra/postoperative factors not specific to dermatologic procedures are briefly discussed for additional context. Several SSI risk factors are inherent to patients or necessary procedures; however, dermatologists have identified modifiable risk factors and developed protocols to mitigate SSI risks intraoperatively and postoperatively. By questioning established practices in cutaneous surgery aimed at preventing SSIs, we can work towards the optimal utilization of resources. This dual-focused approach not only enhances the efficiency of the healthcare system but also diminishes the risks associated with SSIs. It is important to acknowledge that this review does not encompass all factors essential for consideration in these recommendations. Nonetheless, it will approach these factors with an evidence-based lens, placing SSI prevention at the forefront.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».