Operating Room Codes Redefined: A Highly Reliable Model Integrating the Core Hospital Code Team
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Typically, multidisciplinary teams manage cardiac arrests occurring outside of the operating room (OR). This approach results in reduced morbidity. However, arrests that occur in the OR are usually managed by OR personnel alone, missing the benefits of out-of-OR hospital code teams. At our institution, there were multiple pathways to activate codes, each having different respondents, depending on time and day of the week. This improvement initiative aimed to create a reliable intraoperative emergency response system with standardized respondents and predefined roles. METHODS: A multidisciplinary improvement team led this project at an academic pediatric hospital in California. After simulations performed in the OR (in situ), the team identified a valuable key driver-a consistent activation process that initiated standard respondents, 24 hours a day, 7 days a week. By utilizing core hospital code members routinely available outside of the OR during days, nights, and weekends, respondents were identified to augment OR personnel. Code roles were preassigned. After education, we conducted in situ simulations that included the perioperative and out-of-OR code team members. We administered a knowledge assessment to perioperative staff. RESULTS: The knowledge assessment for perioperative staff (n = 52) had an average score of 96%. Review of subsequent OR codes reflects an improved initiation process and management. CONCLUSIONS: The process for activating the emergency response system and roles for intraoperative code respondents were standardized to ensure a predictable code response, regardless of time or day of the week. Ongoing simulations with perioperative personnel continue to optimize the process.
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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 | 0,000 |
| 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 ».