Adoption of Six Sigma’s DMAIC to Reduce Complications in IntraLase Surgeries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To show how a private eye care center in Turkey initiated Six Sigma principles to reduce the number of complications encountered during and after femtosecond laser-assisted LASIK (IntraLase) surgeries. Method: Data were collected for five years. To analyse the complications among 448 surgeries, main tools of Six Sigma’s Define-Measure-Analyze-Improve-Control (DMAIC) improvement cycle such as SIPOC table, Fishbone Diagram and, Failure, Mode and Effect Analysis were implemented. Sources and root causes of seventeen types of complications were identified and reported. Results: For a successful IntraLase surgery, experience of the refractive surgeon, patient’s anatomy and calibration of laser power were determined to be the “critical few” factors whereas, patient’s psychology, sterilization and hygiene, and suction-ring’s pressure were found to be the “trivial many” factors. The most frequently occurring complication was found to be subconjunctival haemorrhage. Conclusion: The process sigma level of the process was measured to be 3.3547. The surgical team concluded that sixteen complications (out of seventeen) should be significantly reduced by taking the necessary preventive measures.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».