Internal Audit of Compliance with a Perioperative Checklist in a Tertiary Care Neurosurgical Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 1999, the Institute of Medicine reported that, in the United States, 44,000 to 98,000 people die annually as a result of avoidable medical errors. Among the many initiatives undertaken to stem avoidable surgical errors, the World Health Organization (WHO) Surgical Safety Checklist has certainly been one of the most successful. Many surgical units have implemented adapted versions of the WHO Surgical Safety Checklist, audited their performance and discussed issues relating to the implementation process. However, such literature is still lacking in neurosurgery. METHODS: A prospective observational study of 171 neurosurgical cases was conducted over an 8-week period. An independent observer assessed compliance with and completeness of the three steps in the perioperative checklist: Sign-in, Time-out and Sign-out. Factors that may reduce compliance were also analyzed. RESULTS: Compliance with the Sign-in, Time-out and Sign-out steps was 82%, 99% and 93% respectively. On average, 92% of the Time-out elements were verified. The emergent nature of a surgery was the only factor that caused a statistically significant reduction in compliance with the checklist. Overall compliance diminished during the observation period. CONCLUSION: In this internal audit study, compliance with the preoperative checklist reached a satisfactory level. Further work is still needed, however, on some aspects of our surgical strategy, namely, a relatively low compliance rate with the Sign-in process was recorded and emergent cases were associated with decreased performance.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».