Wrong-site craniotomy: analysis of 35 cases and systems for prevention
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: The purpose of this case review was to identify and analyze existing wrong-site craniotomy (WSC) cases to determine the factors that contributed to the errors and to suggest preventative strategies for WSC. Wrong-site surgery (WSS) is a devastating surgical error that has gained increased public attention in recent years due to some high-profile cases. Despite the implementation of preventative methods such as preoperative checklists and surgical time-outs, WSS still occurs to this day. The clinical consequences of WSC are distinct compared with other types of WSS due to the unique function of the brain. METHODS: The authors searched medical, legal, and media databases and contacted state medical licensing boards to identify and gather information about WSC cases. The cases were reviewed and analyzed for factors that contributed to the errors. RESULTS: Four major categories of contributing factors were found: 1) communication breakdown; 2) inadequate preoperative checks; 3) technical factors and imaging; and 4) human error. The WSC cases are used to illustrate how these types of factors can precipitate the surgical error. Clinical outcomes and disciplinary actions are summarized. Obtaining information about the cases discovered was very challenging, in part because WSS reporting is inadequate. CONCLUSIONS: This case review demonstrates that a broad range of events and factors can cause human errors to breach patient safeguards and lead to a WSC; however, in essentially all cases the WSCs were preventable with strict adherence to comprehensive and thorough protocols.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle