How to clean a catheter: Development of an intervention for intermittent catheter reuse
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Much intermittent catheterisation (IC) is carried out using single-use catheters. Waste and costs could be reduced by cleaning and reusing catheters, but is it safe to do so? To answer these questions of safety and sustainability, clinical trials are needed. In this study, we developed a user-tested catheter cleaning method and training materials for use in a clinical trial. Methods: Focus groups selected candidate cleaning methods and developed draft instructions. Users then home tested these methods on uncoated, plastic-based catheters, which were cleaned and reused up to 28 times. Reused and cleaned catheters were analysed using advanced microbiological analysis methods. The refined cleaning method was further tested by a naïve user panel. Additionally, a silicone catheter designed for reuse was tested in the laboratory and for user acceptability. User panel feedback was gathered throughout testing and thematically analysed. Results: Twenty-six IC users were recruited to three user panels. Focus groups identified soap and water (SW) and soap and water plus a 15-minute soak in a chlorine-based cleaning solution (SW-Cl) as the preferred cleaning methods. User testing (≤3 reuses) and laboratory analysis showed SW alone to be less effective than SW-Cl: bacteria were detected in 23/120 (19%) male and 56/108 (52%) female SW samples versus 16/228 (7%) and 16/201 (8%) for SW-Cl. Bacteria were detected in only 1/240 (<0.5%) of catheter samples after 8-≥28 reuses with the SW-Cl method. Naïve user panel results were similar. The silicone catheter was acceptable to users and had comparable laboratory results using SW-Cl. User panel feedback informed refinement and simplification of the SW-Cl cleaning method and instructions. Conclusion: A chlorine-based method for cleaning catheters, which effectively removed bacteria from catheters reused multiple times, has been developed, tested and refined by users, and captured in an instruction booklet and video for inclusion in a clinical trial.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».