Impact of the WHO Surgical Safety Checklist Relative to Its Design and Intended Use: A Systematic Review and Meta-Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to identify what parts of the World Health Organization Surgical Safety Checklist (WHO SSC) are working, what can be done to make it more effective, and to determine if it achieved its intended effect relative to its design and intended use. STUDY DESIGN: We conducted a qualitative thematic analysis and meta-meta-analyses of findings in WHO SSC systematic reviews following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. RESULTS: Twenty systematic reviews were included for qualitative thematic analysis. Narrative information was coded in 4 primary areas with a focus on impact of the WHO SSC. Four themes-Clinical Outcomes, Process Measures, Team Dynamics and Communication, and Safety Culture-pertained directly to the aims or purposes behind the development of the SSC. The other 2 themes-Efficiency and Workload involved in using the checklist and Checklist Impact on Institutional Practices-are associated with SSC use, but were not focal areas considered during its development. Included in the 20 systematic reviews were 24 unique observational cohort studies that reported pre-post data on a total of 18 clinical outcomes. Mortality, morbidity, surgical site infection, pneumonia, unplanned return to the operating room, urinary tract infection, blood loss requiring transfusion, unplanned intubation, and sepsis favored the use of the WHO SSC. Deep vein thrombosis was the only postoperative outcome assessed that did not favor use of the WHO SSC. CONCLUSIONS: The WHO SSC positively impacts the things it was explicitly designed to address and does not positively impact things it was not explicitly designed for.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».