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Enregistrement W4386922497 · doi:10.1136/bmjqs-2023-016030

CheckPOINT: a simple tool to measure Surgical Safety Checklist implementation fidelity

2023· article· en· W4386922497 sur OpenAlexaff
Rachel Moyal‐Smith, James C. Etheridge, Nathan Turley, Shu Rong Lim, Yves Sonnay, Sarah Payne, Henriëtte Smid-Nanninga, Rishabh Kothari, William R. Berry, Joaquim M. Havens, Mary Brindle

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJohnson and Johnson
Mots-clésChecklistMedicinePatient safetyIntraclass correlationReliability (semiconductor)UsabilityAuditFidelityMedical physicsQuality managementQuality assuranceComputer scienceOperations managementHealth carePsychometricsPsychologyHuman–computer interactionClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The WHO Surgical Safety Checklist (SSC) is a communication tool that improves teamwork and patient outcomes. SSC effectiveness is dependent on implementation fidelity. Administrative audits fail to capture most aspects of SSC implementation fidelity (ie, team communication and engagement). Existing research tools assess behaviours during checklist performance, but were not designed for routine quality assurance and improvement. We aimed to create a simple tool to assess SSC implementation fidelity, and to test its reliability using video simulations, and usability in clinical practice. METHODS: The Checklist Performance Observation for Improvement (CheckPOINT) tool underwent two rounds of face validity testing with surgical safety experts, clinicians and quality improvement specialists. Four categories were developed: checklist adherence, communication effectiveness, attitude and engagement. We created a 90 min training programme, and four trained raters independently scored 37 video simulations using the tool. We calculated intraclass correlation coefficients (ICC) to assess inter-rater reliability (ICC>0.75 indicating excellent reliability). We then trained two observers, who tested the tool in the operating room. We interviewed the observers to determine tool usability. RESULTS: The CheckPOINT tool had excellent inter-rater reliability across SSC phases. The ICC was 0.83 (95% CI 0.67 to 0.98) for the sign-in, 0.77 (95% CI 0.63 to 0.92) for the time-out and 0.79 (95% CI 0.59 to 0.99) for the sign-out. During field testing, observers reported CheckPOINT was easy to use. In 98 operating room observations, the total median (IQR) score was 25 (23-28), checklist adherence was 7 (6-7), communication effectiveness was 6 (6-7), attitude was 6 (6-7) and engagement was 6 (5-7). CONCLUSIONS: CheckPOINT is a simple and reliable tool to assess SSC implementation fidelity and identify areas of focus for improvement efforts. Although CheckPOINT would benefit from further testing, it offers a low-resource alternative to existing research tools and captures elements of adherence and team behaviours.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,363 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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