Variation in global uptake of the Surgical Safety Checklist
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Surgical Safety Checklist (SSC) is a patient safety tool shown to reduce mortality and to improve teamwork and adherence with perioperative safety practices. The results of the original pilot work were published 10 years ago. This study aimed to determine the contemporary prevalence and predictors of SSC use globally. METHODS: Pooled data from the GlobalSurg and Surgical Outcomes studies were analysed to describe SSC use in 2014-2016. The primary exposure was the Human Development Index (HDI) of the reporting country, and the primary outcome was reported SSC use. A generalized estimating equation, clustering by facility, was used to determine differences in SSC use by patient, facility and national characteristics. RESULTS: A total of 85 957 patients from 1464 facilities in 94 countries were included. On average, facilities used the SSC in 75·4 per cent of operations. Compared with very high HDI, SSC use was less in low HDI countries (odds ratio (OR) 0·08, 95 per cent c.i. 0·05 to 0·12). The SSC was used less in urgent compared with elective operations in low HDI countries (OR 0·68, 0·53 to 0·86), but used equally for urgent and elective operations in very high HDI countries (OR 0·96, 0·87 to 1·06). SSC use was lower for obstetrics and gynaecology versus abdominal surgery (OR 0·91, 0·85 to 0·98) and where the common or official language was not one of the WHO official languages (OR 0·30, 0·23 to 0·39). CONCLUSION: Worldwide, SSC use is generally high, but significant variability exists. Implementation and dissemination strategies must be developed to address this variability.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».