Standardized Anesthesia InductioN Tool (SAINT) – The development and international adoption of an integrated electronic tool for documenting the induction of anesthesia in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The induction of anesthesia in children poses a challenge for the anesthesiologist, the parent and child. Anxiety and negative behaviours and strategies that effectively mitigate should be documented accurately and be available for future patient encounters. To address the need for a structured and standardized electronic documentation tool. AIMS: Our aim was to develop a comprehensive electronic tool to capture and report behaviours during induction of anesthesia. METHODS: We performed a literature search on existing validated tools for documenting behaviours during anesthesia induction. We used the nominal group technique to achieve agreement on the components to include. We used Agile software development techniques to design and review the integrated electronic tool. Twelve international hospitals informed the development of the tool. RESULTS: We developed an electronic tool, the Standardized Anesthesia InductioN Tool (SAINT). SAINT incorporates validated scales for documenting key stages of the anesthesia induction journey (separation from caregivers, mask acceptance, induction behaviour, parental presence, the use of adjuncts and their effectiveness). In addition, the standardised data elements used in SAINT allow for local reporting, quality metrics and can assist in data across multi-centre trials. To date the tool has been adopted by 133 institutions across four countries and is freely available. CONCLUSION: We show that collaborative development and rapid adoption of the comprehensive induction tool SAINT has led to its rapid adoption in the routine practice of pediatric anesthesiology across several countries. Further studies on how the SAINT is being used for quality improvement or research are warranted.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».