Improving patient preparedness for the operating room: A quality improvement study in Winchester District Memorial Hospital – A rural hospital in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Full completion of the pre-operative checklist is important for proper preparation of patients before they enter the operating room (OR), thus increasing OR efficiency. It is also critical for patient safety and successful outcomes. According to various literature, full completion of pre-operative checklists varies widely between institutions and occurs anywhere between 21% and 92% of cases.[1],[2] Our pre-project audits revealed a suboptimal patient preparedness for the Winchester District Memorial Hospital (WDMH) OR, since only 25% of cases arriving at the OR had their pre-operative checklist completed in its entirety, with no omissions. Methods: WDMH performed a 12-month long quality improvement (QI) study to improve patient preparedness for the OR. Multiple QI initiatives were used to induce behavioural change by incorporating process mapping, enabling communication, adjusting the pre-operative checklist based on qualitative staff feedback and implementing a staff education plan. Interventions also included two post-implementation audits. Results: Remarkably, completion of the pre-operative checklist increased from 25% to 67% and finally to 94%. Furthermore, the previous chart's presence and completion of pre-operative orders improved from 87% to 100% and from 82% to 99%, respectively. Another significantly important secondary outcome was improvement in interdepartmental relationships and collaboration. With better communication and checklist completion rates, there came increased patient preparedness and improved efficiency. Conclusions: Multiple significant improvements and many additional minor improvements strongly suggest that the approaches were used were effective at improving patient preparedness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».