Global Survey of Perceptions of the Surgical Safety Checklist Among Medical Students, Trainees, and Early Career Providers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Surgical Safety Checklist (SSC) has been shown to reduce perioperative complications across global health systems. We sought to assess perceptions of the SSC and suggestions for its improvement among medical students, trainees, and early career providers. METHODS: From July to September 2019, a survey assessing perceptions of the SSC was disseminated through InciSioN, the International Student Surgical Network comprising medical students, trainees, and early career providers pursuing surgery. Individuals with ≥2 years of independent practice after training were excluded. Respondents were categorized according to any clinical versus solely non-clinical SSC exposure. Logistic regression was used to evaluate associations between clinical/non-clinical exposure and promoting future use of the SSC, adjusting for potential confounders/mediators: training level, human development index, and first perceptions of the SSC. Thematic analysis was conducted on suggestions for SSC improvement. RESULTS: Respondent participation rate was 24%. Three hundred and eighteen respondents were included in final analyses; 215 (67%) reported clinical exposure and 190 (60%) were promoters of future SSC use. Clinical exposure was associated with greater odds of promoting future SSC use (aOR 1.81 95% CI [1.03-3.19], p = 0.039). A greater proportion of promoters reported "Improved Operating Room Communication" as a goal of the SSC (0.21 95% CI [0.15-0.27]-vs.-0.12 [0.06-0.17], p = 0.031), while non-promoters reported the SSC goals were "Not Well Understood" (0.08 95% CI [0.03-0.12]-vs.-0.03 [0.01-0.05], p = 0.032). Suggestions for SSC improvement emphasized context-specific adaptability and earlier formal training. CONCLUSIONS: Clinical exposure to the SSC was associated with promoting its future use. Earlier formal clinical training may improve perceptions and future use among medical students, trainees, and early career providers.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».