Introduction of Surgical Safety Checklists in Ontario, Canada
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: Evidence from observational studies that the use of surgical safety checklists results in striking improvements in surgical outcomes led to the rapid adoption of such checklists worldwide. However, the effect of mandatory adoption of surgical safety checklists is unclear. A policy encouraging the universal adoption of checklists by hospitals in Ontario, Canada, provided a natural experiment to assess the effectiveness of checklists in typical practice settings. METHODS: We surveyed all acute care hospitals in Ontario to determine when surgical safety checklists were adopted. Using administrative health data, we compared operative mortality, rate of surgical complications, length of hospital stay, and rates of hospital readmission and emergency department visits within 30 days after discharge among patients undergoing a variety of surgical procedures before and after adoption of a checklist. RESULTS: During 3-month periods before and after adoption of a surgical safety checklist, a total of 101 hospitals performed 109,341 and 106,370 procedures, respectively. The adjusted risk of death during a hospital stay or within 30 days after surgery was 0.71% (95% confidence interval [CI], 0.66 to 0.76) before implementation of a surgical checklist and 0.65% (95% CI, 0.60 to 0.70) afterward (odds ratio, 0.91; 95% CI, 0.80 to 1.03; P=0.13). The adjusted risk of surgical complications was 3.86% (95% CI, 3.76 to 3.96) before implementation and 3.82% (95% CI, 3.71 to 3.92) afterward (odds ratio, 0.97; 95% CI, 0.90 to 1.03; P=0.29). CONCLUSIONS: Implementation of surgical safety checklists in Ontario, Canada, was not associated with significant reductions in operative mortality or complications. (Funded by the Canadian Institutes of Health Research.).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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