Surgical site infection definitions consensus: a first step toward improving prevention in veterinary medicine
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To establish specific veterinary surgical site infection (SSI) terminology to support the creation of consistent, comparable, and repeatable clinical and research datasets. Methods: Establishment of SSI definitions by iterative Delphi questionnaires leading to a convergence of consensus opinion by a multidisciplinary panel of 32 specialists in large- and small-animal surgery (European College of Veterinary Surgeons, American College of Veterinary Surgeons), veterinary internal medicine (American College of Veterinary Internal Medicine, European College of Veterinary Internal Medicine, European College of Equine Internal Medicine), anesthesia (European College of Veterinary Anesthesia and Analgesia), critical care (American College of Veterinary Emergency and Critical Care, European College of Veterinary Emergency and Critical Care), dentistry (European Veterinary Dental College), microbiology, preventive medicine (American College of Veterinary Preventive Medicine), animal welfare (European College of Animal Welfare and Behavioural Medicine), and human infection control. Consensus was defined as agreement by a minimum of 75% of panel members. Results: The panel defined 18 terms for veterinary use, including those for superficial, deep, and organ/space infections; surgical procedure; pyrexia; wound classification and closure; and agreements on SSI monitoring timeframes. Conclusions: A common clinical and research language appropriate to the veterinary field useable in future SSI surveillance practice has been established through expert consensus. Clinical Relevance: The use of a standard SSI language in veterinary practice is central to the future reliability of studies, their comparison, and the understanding of clinical risk factors in the development and prevention of SSI.
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 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 | 0,607 | 0,587 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,020 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».