Impact of surgical checklist and its completion on complications and mortality in urgent colorectal procedures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: to assess the impact of using a surgical checklist and its completion on complications such as surgical site infection (SSI), reoperation, readmission, and mortality in patients subjected to urgent colorectal procedures, as well as the reasons for non adherence to this instrument in this scenario, in a university hospital in Ottawa, Canada. METHODS: this is a retrospective, epidemiological study. We collected data from an electronic database containing information on patients undergoing urgent colorectal operations, and analyzed the occurrence of SSI, reoperation, readmission, and death in a 30 day period, as well as the completion of the checklist. We conducted a descriptive statistical analysis and logistic regression. RESULTS: we included 5,145 records, of which 5,083 (98.8%) had complete checklists. As for the outcomes evaluated, cases with complete checklists displayed higher SSI rate, 9.1% vs. 6.5% (p=0.466), lower reoperation rate, 5% vs.11.3% (p=0.023), lower readmission rates, 7.2% vs. 11.3% (p=0.209), and lower mortality, 3.0% vs. 6.5% (p=0.108) than cases with incomplete ones. CONCLUSION: there was a high level of checklist completion and a larger number of the outcomes in the reduced percentage of incomplete checklists found, demonstrating the impact of its utilization on the safety of patients undergoing urgent operations.
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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 | 0,004 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».