Sharps-handling practices among junior surgical residents: a video analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although "universal precautions" are standard for sharps handling, there has been poor compliance among surgeons. We used video analysis to assess sharps handling practices among junior surgical residents. METHODS: Postgraduate year (PGY)-2 general surgery and PGY-1 plastic surgery residents were videotaped performing pediatric inguinal hernia repairs. For each procedure, the resident was the principal operator, with the attending surgeon assisting. Retrospective assessment of safe and unsafe sharps handling was determined based on published guidelines. We assessed safety performance in personal sharps tasks, passage of sharps and verbal notification regarding sharps. Data was analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Data were collected from 18 residents' videos (4 plastic surgery, 14 general surgery). Residents safely performed sharps tasks, passed and verbally notified about sharps an average of 69.2%, 93.2% and 9.9% of the time, respectively. Suture needle manipulation was handled safely 56.2% of the time (mean 4.4 safe v. 4.3 unsafe actions). Surgical residents demonstrated a safe suture tying technique in 91.8% of cases, proper tissue retraction in 85.2% and safe handling of injection needles in 72.2% of cases. When assessing the safety performance of the surgical team, attending surgeons acting as surgical assistants safely passed sharps 80.0% of the time, while scrub nurses demonstrated safe passing at all times. Attending surgeons used verbal notification when passing sharps 22.7% of the time, while scrub nurses verbally notified the team 4.3% of the time. CONCLUSION: Junior surgical residents consistently passed sharps safely. Personal sharps tasks were less likely to be performed safely, and only a minority of residents verbally notified the team about sharps placement.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».