Attitudes and beliefs about the surgical safety checklist: Just another tick box?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following a landmark study showing decreased morbidity and mortality after implementation of the surgical safety checklist (SSC), it has been widely adopted into perioperative policy. We explored the impact of attitudes and beliefs surrounding the SSC on its uptake in Calgary. METHODS: We used qualitative methodology to examine factors influencing SSC use. We performed semistructured interviews based on Rogers' theory of diffusion of innovation. Purposive and snowball sampling were used to identify surgeons, anesthesiologists and operating room nurses from hospitals in Calgary. Data collection and analysis were based on grounded theory. Two individuals jointly analyzed data and achieved consensus on emerging themes. RESULTS: Generated themes included 1) the SSC has brought organization to previous informal perioperative checks, 2) the SSC is most helpful when it is simple, and 3) the 3 current components of the checklist are redundant. The briefing was considered the most important aspect and the debriefing the least important. Initially the SSC was difficult to implement owing to a shift in time management and perioperative culture; however, it has now assimilated into perioperative routine. Finally, though most participants agreed that the SSC might avoid some delays and complications, only a few believe there have been observable improvements to morbidity and mortality. CONCLUSION: Although the SSC has been integrated into perioperative practice in Calgary, participants believe that previous informal checkpoints were able to circumvent most perioperative issues. Although the SSC may help with flow and equipment, participants believe it fails to show a subjective, clinically important improvement.
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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 | 0,014 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».