Reducing rates of endophthalmitis from intravitreal injections – strategies and areas of controversy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Post-injection endophthalmitis (PIE) is the most concerning complication that accompanies intravitreal injections. This review discusses the recent literature in endophthalmitis prophylaxis including types of antisepsis, the use of topical antibiotics, methods of anesthesia, masking, and office-based versus operating room-based injections. RECENT FINDINGS: Povidone iodine (PI) remains the gold standard for PIE prophylaxis. Chlorhexidine gluconate (CHG) is an alternative antiseptic agent utilized in other areas of medicine with similar broad spectrum antibacterial activity. Recent clinical trials have demonstrated that the rate of endophthalmitis is similar with CHG prophylaxis compared to PI prophylaxis while offering improved patient comfort at a similar cost. Routine use of topical antibiotics should be avoided as they do not appear to reduce endophthalmitis risk and may promote bacterial resistance. All methods of anesthesia appear to be acceptable. In-office injections are not associated with an increased rate of endophthalmitis compared to operating room injections. SUMMARY: The rate of post-injection endophthalmitis is extremely low due to a myriad of measures employed by retina specialists. Topical antisepsis is the most important tool to combat post-injection endophthalmitis. CHG is emerging as an alternative to PI due to its efficacy and enhanced patient comfort.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».