MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7117440269

Possible algorithms for determining adverse reactions caused by food supplements in Romania

2021· article· ru· W7117440269 sur OpenAlexaboutno aff
Lilia NAGY

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueru
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical site infection prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyAntibioticsSurgical proceduresAntibiotic prophylaxisAdverse effectHealth careSurgical woundMEDLINEIncidence (geometry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Surgical site infection (SSI) is a major patient safety concern in hospitals, with implications on patient morbidity, mortality and increased health costs. The analyzed studies demonstrated that the patients with SSI are twice as likely to die, 60% more likely to be admitted to the intensive care unit, and more than five times more likely to be readmitted to the hospital after discharge. The pathogens causing SSI may be caused by endogenous or exogenous origin and are typically similar to other healthcare-associated infections. Consequently, most SSIs are caused by S. aureus, the coagulase negative staphylococci, enterococci and E. coli Epidemiological findings demonstrated that the most SSIs can be attributed to a variety of factors which can be classified into patient-related, procedure-related and others. Material and methods. This paper analyzes the major aspects of this topic published last 10 years and were based on 98 bibliographic sources of authors across the country and abroad using Academic Google, PubMed databases (USA, France, Italy, Germany Canada, Romania, etc.). Results. The authors of recent studies have defined the surgical site infections as infections occurring up to 30 days after surgery (or up to one year after surgery in patients receiving implants) and affecting either the incision or deep tissue at the operation site. Despite modern surgical techniques, use of prophylactic antibiotics pre- and postoperatively and other preventive measures, SSI remains a burden for the patient and health system. Most SSI may be caused by endogenous organisms within the patient’s body that are exposed during surgery that depend on surgical site (ex. the risk of developing SSI from enteric Gram- bacteria increases with surgery on the gastrointestinal tract). SSI caused by exogenous bacteria are related with contaminated surgical instruments, operating room surfaces, air, personnel. It was found that periodic surveillance and feedback for surgeons on SSIs rate and associated factors can decrease up to 50% of cases. Most studies demonstrated that the SSIs can be attributed to risk factors inherent to the patient and procedure and other (ex. volume of surgeries performed in the department, the season, indications for surgery, the working environment in the operation room. Antimicrobial stewardship programs (ASPs) are essential to reduce SSI rates and antimicrobial resistance. The microbiology department needs to establish the local resistance patterns and to identify the most common organisms likely to be encountered. It should be every practitioner’s priority to use antibiotics judiciously and to de-escalate from empiric antibiotics as soon as the sensitivity results are available. Surveillance and control of SSI assume standardized definitions, rapid method of diagnoses, effective surveillance programs and stratification of the SSI rates according to risk factors associated with the development of SSI. Conclusions. SSIs remain a burden to postoperative patients and that implementation of interventions aimed at promoting appropriate and evidence-based use of antimicrobials are needed. Effective management of SSI requires a team approach including the patient, ward staff, reception staff, nursing staff, surgeons, ICU clinicians, cleaners, maintenance team etc.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0090,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,260
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetSurgical site infection preventionTravaux en français237 207