We Asked the Experts: The WHO Surgical Safety Checklist and the COVID‐19 Pandemic: Recommendations for Content and Implementation Adaptations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As surgical systems are forced to adapt and respond to new challenges, so should the patient safety tools within those systems. We sought to determine how the WHO SSC might best be adapted during the COVID-19 pandemic. METHODS: 18 Panelists from five continents and multiple clinical specialties participated in a three-round modified Delphi technique to identify potential recommendations, assess agreement with proposed recommendations and address items not meeting consensus. RESULTS: From an initial 29 recommendations identified in the first round, 12 were identified for inclusion in the second round. After discussion of recommendations without consensus for inclusion or exclusion, four additional recommendations were added for an eventual 16 recommendations. Nine of these recommendations were related to checklist content, while seven recommendations were related to implementation. CONCLUSIONS: This multinational panel has identified 16 recommendations for sites looking to use the surgical safety checklist during the COVID-19 pandemic. These recommendations provide an example of how the SSC can adapt to meet urgent and emerging needs of surgical systems by targeting important processes and encouraging critical discussions.
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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 | 0,100 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».