Notice bibliographique
Résumé
Toujours dans la veine des effectifs medicaux et de l'acces aux soins, sujets abordes dans les deux derniers editoriaux du Journal canadien de chirurgie, le manque de ressources en salle d'operation constitue un des obstacles pour les patients en chirurgie. Je suis persuade qu'en chirurgie, nous sommes tous aujourd'hui la cible d'exhortations visant a ameliorer l'efficience des salles d'operation afin de maximiser l'utilisation efficace des ressources disponibles. Comme le votre, mon hopital reunit des statistiques sur l'utilisation des salles d'operation, mais le mien en fait etat publiquement au personnel des salles d'operation par l'intermediaire du comite des services peroperatoires. Cette attitude d'ouverture et de partage de l'information sur les problemes a la salle d'operation nous a permis collectivement d'instaurer des changements et de viser des inefficiences chroniques precises pour essayer d'ameliorer notre rendement. Au cours de l'exercice 2006–2007, nous avons pratique 11 166 interventions, total qui se compare a celui des dernieres annees. Nous avons recueilli des donnees de l'exercice 2002–2003 a celui de 2006–2007 pour pouvoir comparer notre rendement au fil du temps. Cette comparaison directe s'est revelee decourageante au cours de la derniere annee parce que nous avons constate que les temps d'attente en chirurgie avaient augmente en 2006–2007 comparativement aux annees precedentes. Le probleme s'est revele particulierement aigu au cours des six derniers mois de l'exercice. Quant aux causes du retard, nous constatons que le manque de lits disponibles constitue le plus grand probleme : le tiers des patients ont vu leur intervention reportee parce qu'il manquait de lits a la salle de reveil, aux soins intensifs ou sur l'etage. Une analyse plus attentive revele que cette simple mention «pas de lit disponible» semble multifactorielle et semble aussi echapper a la competence d'une seule personne, ce qui rend les solutions difficiles. D'autres causes de retard sont plus facilement attribuables a des problemes precis. Par exemple, 20 % des retards ont ete causes par une mauvaise evaluation preoperatoire — les patients n'avaient pas ete vus par l'anesthesiste avant leur intervention parce qu'ils n'avaient pas ete referes comme il se doit au service de preadmission. Une autre tranche de 13 % des retards ont ete causes par des chirurgiens qui ont apporte des modifications a l'intervention reservee immediatement avant celle-ci ou pendant celle-ci, ce qui a cause un retard pendant qu'on recuperait les instruments du service de traitement central. Les patients retardataires ont compte pour 13 % des retards, ce qui constitue un sous-produit de l'admission le jour meme et qu'on peut regler en partie seulement en informant les patients – la temperature et la circulation jouent toujours un role important au Canada! On a subdivise ces donnees pour analyser les retards survenus au debut du premier cas de la journee. Ce retard semble le plus crucial : si l'on commence le premier cas en retard, il est presque inevitable qu'on le finira en retard, ce qui cause des problemes enormes d'effectifs a la salle d'operation en fin d'apres-midi ou entraine l'annulation du dernier cas prevu sur la liste. Lorsqu'on analyse les causes du retard du premier cas, il est possible d'en attribuer environ 75 % au chirurgien et non aux boucs emissaires habituels (dans notre esprit), que sont les services d'anesthesie ou de soins infirmiers. Vingt-cinq pour cent des patients n'ont pas ete bien prepares sur le plan du jeune ou de l'intraveineuse installee, etc. Une autre tranche de 25 % n'etaient pas inscrits d'avance, et la documentation etait incomplete dans un autre 25 % des cas, principalement parce qu'il manquait le consentement ou que l'anamnese etait incomplete. Je ne sais pas combien d'hopitaux au Canada produisent des rapports detailles sur leur experience peroperatoire. Si votre hopital ne le fait pas, je vous encourage vivement a demander que l'on reunisse ce genre de renseignements et qu'on les devoile afin que les gens puissent essayer d'ameliorer leur fonctionnement et que l'on puisse ainsi ameliorer l'efficacite des salles d'operation. Si votre hopital recueille ce genre d'information, il vous faut exercer des pressions pour qu'elle soit generalement accessible a tous les chirurgiens, infirmieres et anesthesistes qui travaillent dans l'etablissement. Actuellement, la chirurgie au Canada consiste essentiellement a faire plus avec moins. Pour maximiser les ressources materielles et humaines affectees dans le secteur de la sante, il nous incombe de les utiliser de la facon la plus efficace possible. A cette fin, nous devons mettre en commun l'information sur notre rendement comme chirurgiens, ainsi que sur celui de nos collegues infirmieres et anesthesistes. Cette mise en commun nous permet de viser des lacunes precises, que ce soit au niveau du personnel ou a celui du processus et, par consequent, d'ameliorer le rendement. L'information nous permet aussi de viser des problemes qui pourraient surgir subitement pendant l'annee (p. ex., disponibilite de lits) et d'elaborer une strategie afin d'y faire face en modifiant la planification et les criteres des conges des patients hospitalises. Votre experience de ce type de collecte d'information, ainsi que de son analyse et son utilisation dans vos hopitaux, m'interesse. Votre experience ressemble-t-elle a la mienne? James P. Waddell, MD Co-redacteur
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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».