Making a difference: using the safe surgery checklist to initiate continuing education for perioperative nurses in low-income settings.
Notice bibliographique
Résumé
The WHO Safe Surgery Checklist (2008) patient safety focus and communication prompts are widely accepted. In many low-income regions (as defined by the World Bank and accepted by the World Health Organization) perioperative nurses have little or no formal training; continuing and in-service education are virtually unknown; nor does an articulated "culture of safety" exist. In 2009 the Canadian Network for International Surgery (CNIS) piloted a two-day perioperative nursing course, in Addis Ababa, Ethiopia, using lectures, case studies, skills sessions, and role-play exercises based on the SSSL Checklist outline and protocols. Canadian instructors (who are certified after taking the Canadian Network for International Surgery-sponsored Instructor's Course) have since returned and taught at additional sites in Ethiopia and Uganda. Course participants now include perioperative nurses, anaesthetists, and junior surgical residents--mirroring the interdisciplinary teamwork that is crucial to safe perioperative patient care. The course's facilitated discussions focus on workplace and practice issues in order to allow for appropriate evaluation and planning of future educational initiatives. Participants complete pre- and post-course questionnaires, which evaluate baseline and post-course knowledge, and further follow-up is completed four months after course completion. This article explains the need for aiding in the expansion of perioperative nursing knowledge and skill in low-income settings and provides the author's personal perspective and experience in responding to this need. Her experience as facilitator in a pilot project and subsequent course development described. The objective is to discuss ways that other perioperative nurses can work to make a positive difference on professional practice and patient care in low-income regions.
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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 | 0,015 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».