Analysis of Pediatric Direct Laryngoscopy and Bronchoscopy Operative Flow
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study pediatric direct laryngoscopy and bronchoscopy operative flow. DESIGN: Observational quality improvement initiative. SETTING: Two freestanding tertiary care children's hospitals. PATIENTS: Pediatric patients undergoing direct laryngoscopy and bronchoscopy. MAIN OUTCOME MEASURES: Trained medical students observed direct laryngoscopy and bronchoscopy operative flow. An audit tool containing 144 fields was completed during each encounter for the following domains: timing of the case, preoperative preparation, operative flow, and operating room personnel assessment. RESULTS: Forty-one cases were observed. The mean time between the patient entering the operating room and the beginning of the case was 12 minutes. In all the patients, a complete history was obtained, and a physical examination was performed. The equipment was ready for 31 cases (76%) and was checked before 32 cases (78%). Anesthesia equipment was checked before 36 cases (88%). Issues with intravenous access were recorded for 19 cases (46%). The operating room orientation needed to be changed to accommodate the procedure in 11 cases (27%). Preoperative preparation of the patient proceeded smoothly in 16 cases (39%), and the operative flow proceeded without disruption in 19 cases (46%). The scrub nurse left the operating room in 2 cases (5%), the circulating nurse left in 15 cases (37%), and the anesthesiologist left in 9 cases (22%). CONCLUSIONS: Although a common pediatric otolaryngology procedure, direct laryngoscopy and bronchoscopy operative flow is ideal in less than half the cases. Areas for improvement include obtaining intravenous access, reducing operating room personnel turnover, verifying equipment, and educating staff on operating room setup. To our knowledge, this is the first observational quality improvement initiative in otolaryngology to study the operative flow of a specific procedure and provide insight into areas of patient risk and opportunities for improvement in efficiency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».