The Impact of Patients’ Engagement in the Prevention of Surgical Site Infections: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Infections at surgical sites are a significant risk to patients undergoing surgery, increasing hospitalization and health care costs, morbidity, and mortality. Participation of patients in healthcare decision-making helps identify community needs and preferences, resulting in more patient-centered and effective care. To achieve positive surgical outcomes, patients must cooperate and participate in preoperative and postoperative care, including postoperative wound care. Aim: This systematic review intends to determine what the outcomes are of patient engagement in improving health outcomes with surgical site infection prevention method. Methods: Up to April 20, 2024, the following prime databases were searched: Pub Med, Science Direct, Scopus, web of sciences and Google Scholar. A flow chart adapted from PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses) was used to present the process of studying patient engagement in surgical site infections. Newcastle Ottawa and the Joanna Briggs Institute's (JBI) critical evaluation tools were used to assess bias risk and quality of included studies. Results: Our review indicates patient engagement in surgical sites helps prevent infections. Involving patients in healthcare decision-making has several benefits. For example, a more engaged patient adheres to treatment plans more frequently, and this leads to improvement in health outcomes. It has been reported that the rate of SSIs before implementation was 16.4 and decreased significantly to 4.7%. SSI rates decreased in all three surgical specialties in colorectal surgery from 3.2% to 2.7%, plastic surgery from 1.2% to 0.5%, and general surgery from 0.86% to 0.33%. Conclusion: Healthcare providers should engage patients in treatment plans reduce infection, and improve healthcare outcomes, and create a more patient-centred healthcare system. Engaging them at each stage of the healthcare process may enhance their experience and result in better outcomes for them.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».