Electronic Synoptic Operative Reporting: Assessing the Reliability and Completeness of Synoptic Reports for Pancreatic Resection
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
BACKGROUND: Electronic synoptic operative reports (E-SORs) have replaced dictated reports at many institutions, but whether E-SORs adequately document the components and findings of an operation has received limited study. This study assessed the reliability and completeness of E-SORs for pancreatic surgery developed at our institution. STUDY DESIGN: An attending surgeon and surgical fellow prospectively and independently completed an E-SOR after each of 112 major pancreatic resections (78 proximal, 29 distal, and 5 central) over a 10-month period (September 2008 to June 2009). Reliability was assessed by calculating the interobserver agreement between attending physician and fellow reports. Completeness was assessed by comparing E-SORs to a case-matched (surgeon and procedure) historical control of dictated reports, using a 39-item checklist developed through an internal and external query of 13 high-volume pancreatic surgeons. RESULTS: Interobserver agreement between attending and fellow was moderate to very good for individual categorical E-SOR items (kappa = 0.65 to 1.00, p < 0.001 for all items). Compared with dictated reports, E-SORs had significantly higher completeness checklist scores (mean 88.8 +/- 5.4 vs 59.6 +/- 9.2 [maximum possible score, 100], p < 0.01) and were available in patients' electronic records in a significantly shorter interval of time (median 0.5 vs 5.8 days from case end, p < 0.01). The mean time taken to complete E-SORs was 4.0 +/- 1.6 minutes per case. CONCLUSIONS: E-SORs for pancreatic surgery are reliable, complete in data collected, and rapidly available, all of which support their clinical implementation. The inherent strengths of E-SORs offer real promise of a new standard for operative reporting and health communication.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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