Multi‐institutional evaluation of a sinus surgery checklist
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: To examine the frequency of safe surgical practices specific to endoscopic sinus surgery (ESS) before and after implementation of a checklist at four institutions across North America. STUDY DESIGN: Prospective, multi-institutional, observational study. METHODS: Consecutive surgeries were observed at four institutions before (n = 100) and after (n = 100) implementation of the ESS Checklist. A passive observer documented whether 10 specific tasks were performed by the surgical team during the course of each case. The frequency with which each item was performed was tabulated, and differences across institutions were evaluated using the Pearson χ(2) test. Improvement in the frequency of each single item between pre- and postintervention time periods was assessed by the McNemar χ(2) test. RESULTS: Successful performance of all 10 tasks in the prechecklist period was not observed for any ESS case at any of the four study sites. As might be expected, performance of any individual task was highly variable, ranging from 14% to 95%. After implementation of the ESS Checklist, successful performance of all 10 tasks during an individual surgery increased from 0% to 87% across all institutions, a change that was highly significant (P < .001). Significant increases in the performance of individual tasks was observed for nine of 10 items across all institutions (P ≤ .031 for all). CONCLUSIONS: Significant heterogeneity exists with regard to performance of specific tasks aimed at minimizing error during ESS. Utilization of the ESS Checklist standardized practice across four institutions and significantly increased the likelihood that individual safety tasks were performed during the course of sinus surgery.
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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 | 0,016 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».