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Enregistrement W2169395905 · doi:10.1186/1749-799x-6-18

Can the surgical checklist reduce the risk of wrong site surgery in orthopaedics? - can the checklist help? Supporting evidence from analysis of a national patient incident reporting system

2011· article· en· W2169395905 sur OpenAlexaff
Sukhmeet S. Panesar, Douglas Noble, Saqeb Mirza, Bhavesh Patel, Bhupinder Mann, Mark Emerton, Kevin Cleary, Aziz Sheikh, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Surgery and Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistMedicinePatient safetyOrthopedic surgeryHealth careMedical emergencyHarmSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgical procedures are now very common, with estimates ranging from 4% of the general population having an operation per annum in economically-developing countries; this rising to 8% in economically-developed countries. Whilst these surgical procedures typically result in considerable improvements to health outcomes, it is increasingly appreciated that surgery is a high risk industry. Tools developed in the aviation industry are beginning to be used to minimise the risk of errors in surgery. One such tool is the World Health Organization's (WHO) surgery checklist. The National Patient Safety Agency (NPSA) manages the largest database of patient safety incidents (PSIs) in the world, already having received over three million reports of episodes of care that could or did result in iatrogenic harm. The aim of this study was to estimate how many incidents of wrong site surgery in orthopaedics that have been reported to the NPSA could have been prevented by the WHO surgical checklist. METHODS: The National Reporting and Learning Service (NRLS) database was searched between 1st January 2008- 31st December 2008 to identify all incidents classified as wrong site surgery in orthopaedics. These incidents were broken down into the different types of wrong site surgery. A Likert-scale from 1-5 was used to assess the preventability of these cases if the checklist was used. RESULTS: 133/316 (42%) incidents satisfied the inclusion criteria. A large proportion of cases, 183/316 were misclassified. Furthermore, there were fewer cases of actual harm [9% (12/133)] versus 'near-misses' [121/133 (91%)]. Subsequent analysis revealed a smaller proportion of 'near-misses' being prevented by the checklist than the proportion of incidents that resulted in actual harm; 18/121 [14.9% (95% CI 8.5-21.2%)] versus 10/12 [83.3% (95%CI 62.2-104.4%)] respectively. Summatively, the checklist could have been prevented 28/133 [21.1% (95%CI 14.1-28.0%)] patient safety incidents. DISCUSSION: Orthopaedic surgery is a high volume specialty with major technical complexity in terms of equipment demands and staff training and familiarity. There is therefore an increased propensity for errors to occur. Wrong-site surgery still occurs in this specialty and is a potentially devastating situation for both the patient and surgeon. Despite the limitations of inclusion and reporting bias, our study highlights the need to match technical precision with patient safety. Tools such as the WHO surgical checklist can help us to achieve this.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,152
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,533
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1520,533
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,013
Bibliométrie0,0120,012
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,216
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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