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Enregistrement W4405803700 · doi:10.2196/67660

Interdisciplinary Strategies to Reduce Surgical Infectious Risk in the Operating Theater: Protocol for Scoping Review

2024· review· en· W4405803700 sur OpenAlexvenueno aff
Dominique Joubert, Sylvain Boloré, Carelle Baroni, Anne-Sophie Hans, Aline Wasser, Selin Kivrak, Audrey Murat-Ringot, Claude Dussart

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHôpitaux Universitaires de Genève
Mots-clésPreprintProtocol (science)MedicineMedical educationComputer scienceWorld Wide WebAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgical site infections (SSIs) represent one of the most prevalent and significant complications associated with surgical procedures, often leading to prolonged hospitalization and delayed patient recovery. While recent international consensus guidelines have proposed evidence-based strategies to mitigate SSIs, they fall short in addressing the efficient and interdisciplinary implementation of these measures within the operating theater. Consequently, further research is required to identify and evaluate optimal interdisciplinary organizational approaches for the prevention of SSIs. OBJECTIVE: This study aims to map the scope, diversity, and nature of research on interdisciplinary strategies aimed at reducing SSIs and to analyze the impact of interdisciplinary on the effectiveness of preventive interventions. METHODS: Using the Joanna Briggs Institute (JBI) methodology for scoping reviews, a comprehensive search will be conducted across databases including Embase (encompassing MEDLINE and PubMed-not-MEDLINE), CINAHL, and the Cochrane Library, supplemented by manual searches of reference lists from included papers. This review targets studies published between 2016 and 2024, aligning with the World Health Organization's 2016 SSI prevention guidelines, which introduced significant advancements in practice and remain the global benchmark. Only studies published in English or French will be considered. Around 5 reviewers independently distributed the included papers for detailed reading and data extraction, while the lead author concurrently and independently reviewed all papers. Inclusion criteria follow the Participants, Concept, and Context (PCC) framework, specifying that the eligible population comprises surgical teams. The primary concept of interest is interdisciplinary strategies aimed at preventing infection risk. The context focuses on adult surgical procedures within the operating room during turnover periods. Studies using experimental, quasi-experimental, preexperimental, observational, case-control, or cross-sectional designs will be included. RESULTS: From the 1679 papers initially identified, 45 were selected for detailed analysis by 5 reviewers, with the selection process completed by November 2024. CONCLUSIONS: Emerging interdisciplinary strategies demonstrate significant potential in reducing the incidence of SSIs. This initiative forms part of a broader global project focused on codeveloping standardized protocols for preoperative preparation within the operating room to mitigate SSI risks. The findings of this scoping review will serve as the foundation for a subsequent qualitative survey and a pre-post quasi-experimental quantitative study to evaluate the integration and effectiveness of these strategies in clinical practice. The review protocol will be formally registered in the Open Science Framework (OSF) in 2024. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/67660.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,017
Bibliométrie0,0200,017
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,009

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 Opus0,462
Tête enseignante GPT0,699
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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