Best practices for flexible endoscope high-level disinfection – An integrative review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Flexible endoscopes have a complicated design which includes several small lumen channels intended to facilitate the flow of fluids, tissue, and tools through the length of the device. This complex design leads to reprocessing challenges for high-level disinfection (HLD) to ensure endoscopes are free from contaminants that could lead to hospital-acquired infections. The aim of this project was to identify optimal strategies and obstacles for each stage of flexible endoscope HLD through an integrative review with the goal of achieving reprocessing excellence. Methods: A literature search was conducted using PubMed/Medline and CINAHL databases. A total of 32 articles and six guidelines were included in the review. Results: Ten elements with best-practice recommendations of flexible endoscope HLD have been identified. The HLD elements that received the most literature support include quality assurance/process monitoring and manual cleaning/decontamination. Several barriers to the adequate performance of HLD elements were also identified. Conclusion: This integrative review applied varying levels of rigour to identify and synthesize best practices for the following HLD elements: point-of-use treatment, transport, leak testing, manual cleaning/decontamination, visual inspection, manual or automated HLD, rinsing/drying, storage/hang time, record keeping, and quality assurance/process monitoring.
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».