Processes and tools to improve teamwork and communication in surgical settings: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
<p>[From Introduction]:"Patient safety has become a global priority to support reducing harm associated with healthcare delivery.1 In Canada, patient safety incidents (PSI) are the third leading cause of death behind heart disease and stroke and are associated with an additional cost to the healthcare system of $2.75 billion each year.2 PSIs occur across the healthcare continuum, but over half are associated with surgical care, which consists of preoperative, intraoperative and postoperative care.3 4 Globally, four main threats to surgical safety have been identified: (1) insufficient recognition of safety as a public health concern, (2) lack of available data related to surgical outcomes, (3) the inconsistent implementation of existing safety practices, and (4) the complexity of the surgical setting.5 The WHO Guidelines for Safe Surgery, published in 2009, have increased and highlighted the importance of surgical safety worldwide. However, key gaps related to complexity of surgical processes still remain to be addressed. A leading cause of these events is communication failure between care providers during surgical care, and between transition points during ‘hand- offs’ or ‘handovers’.6 Information shared at these transition points is required to facilitate continuity of information and patient care, and to prevent medical errors.7 This has resulted in national organisations, such as the Canadian Patient Safety Institute (CPSI), identifying surgical safety as a key priority."</p>
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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».