The World Health Organization's ‘Surgical Safety Checklist’: should evidence-based initiatives be enforced in hospital policy?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the awareness and voluntary usage of the World Health Organization's Surgical Safety Checklist (WHO SSC), just prior to its mandatory implementation. DESIGN: Questionnaire-based, prospective, telephone survey. SETTING: Patients are exposed to systematic risks and principles of surgical safety are inconsistently applied even in sophisticated settings. The evidence-based WHO SSC addresses shortfalls to promote patient safety. It was formally introduced in the United Kingdom in January 2009 and became a mandatory preoperative requirement in all hospitals from February 2010. PARTICIPANTS: Two hundred and thirty-eight hospitals, both private and government-run, in the UK. MAIN OUTCOME MEASURES: Appreciation among senior theatre personnel as to the existence, implementation and usage of the WHO SSC concept. RESULTS: Almost all had heard of the SSC, but in only two-thirds of hospitals was its use mandatory. Where the SSC was not compulsory, 80% were using it informally or sporadically. One-quarter of senior theatre personnel in hospitals without compulsory use indicated they did not know or that their department did not plan on using the checklist in the next six months, despite the deadline for implementation. CONCLUSIONS: If the SSC is to optimize safety, then greater education and awareness is required.
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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 | 0,177 | 0,399 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».