“Morbidity and Mortality”: A new section in Trauma Case Reports to help us learn from our mistakes
Notice bibliographique
Résumé
A new section in Trauma Case Reports to help us learn from our mistakes Morbidity and Mortality conferences were first introduced by Ernest Codman in 1904 [1].He famously suggested that surgeon competence must be evaluated and reported in a structured and repetitive manner [1].The editor of the Canadian Journal of Surgery argues that Codman's concept reached its zenith in 1983 when the Accreditation Council for Graduate Medical Education (the American equivalent of the Royal College of Physicians and Surgeons) mandated the presence of weekly M & M conferences to achieve and maintain accreditation for all surgical residency training programs [2].A recent paper has reflected upon this theme but states that continued evaluation of surgeon competence must involve both comparisons of surgeon performance to larger groups of colleagues at the individual and program levels (big data) as well as the incorporation of local expertise and sage advice in the form of collegial discussion at a formal M & M conference [3]. This new section in the Trauma Case Reports journal hopes to highlight some of this sage advice in the form of cases that have gone awry.The M & M cases presented in this section will provide food for thought to readers and then some recent "best evidence" to allow a surgeon faced with a similar tough clinical decision to make a good choice for their patients.Surgeons reading this new section in the Trauma Case Reports journal will: 1) see similar patients that they have in their practice, 2) identify situations where a good choice may save a patient from a bad result, 3) note the best recent clinical evidence available, 4) apply a consistent, prospective process for enhanced decision making when presented with a difficult patient dilemma.We, the editors, hope that this new section will meet your expectations and make it easier for you to come to good patient care decisions.There is no doubt that the clinical problems presented in this section, will allow your future patients in your practice to have a better outcome.
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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 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».