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Enregistrement W4282915701 · doi:10.1097/pts.0000000000001035

Factors Causing Variation in World Health Organization Surgical Safety Checklist Effectiveness—A Rapid Scoping Review

2022· article· en· W4282915701 sur OpenAlexaff
Mudassir Maqbool Wani, John Gilbert, Ciraj Ali Mohammed, Sanjeev Madaan

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient Safety · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistMEDLINESystematic reviewMedicinePatient safetyPsychologyHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This review was conducted to determine what factors might be responsible for prejudicing the outcomes after the implementation of a World Health Organization Surgical Safety Checklist (WHO SSC), grouping them appropriately and proposing strategies that enable the SSC a more helpful and productive tool in the operating room. METHODS: It was a rapid scoping review conducted as per Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analyses extension guidelines for scoping reviews (PRISMA-Scr). Comprehensive search on MEDLINE and Embase was carried out, to include all relevant studies published during last 5 years. Twenty-seven studies were included in analysis. The barriers to SSC implementation were classified into 5 main groups, with further subdivisions in each. RESULTS: The results of review revealed that there are 5 major barriers to SSC at the following levels: organizational, checklist, individual, technical, and implementation. Each of these major barriers, on further evaluation, was found to have more than one contributing factors. All these factors were analyzed individually. CONCLUSIONS: This rapid scoping review has consolidated data, which may pave the way for experts to further examine steps that might be taken locally or globally in order that the WHO SSC to successfully achieve all its desired goals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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