Attitudes towards surgical safety checklists among American College of Veterinary Surgeons diplomates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine attitudes towards surgical safety checklists (SSCs) among American College of Veterinary Surgeons (ACVS) diplomates and to identify barriers to implementation. STUDY DESIGN: Qualitative online research survey. SAMPLE POPULATION: A total of 1282 current ACVS diplomates. METHODS: An anonymous online survey was distributed to current ACVS diplomates via email. ACVS diplomates were identified using publicly available data through the ACVS website. A total of 1282 surveys were electronically distributed, and respondents were given 4 weeks to respond. The survey consisted of 34 questions examining (1) demographic information, (2) current use of SSCs, (3) knowledge and attitudes towards SSCs, (4) perceived advantages and disadvantages to use of SSCs, (5) implementation strategies, and (6) potential reasons for noncompletion of SSCs. RESULTS: Survey response rate was 20% (257/1282). A total of 169 of 249 (67.9%) respondents indicated using SSCs. Respondents generally agreed that SSCs were proven to reduce surgical complications (196/249 [78.7%]) and did not perceive any disadvantages to use (100/138 [75.2%]). Respondents not using SSCs were more likely to perceive them as a waste of time (p < .001). The most common reasons for noncompletion of SSCs were forgetfulness (21/52 [39.6%]) and time constraints (19/52 [36.5%]). Improved training (72/138 [52.2%]) and modifying the SSC based on staff feedback (69/138 [50%]) were suggested as methods to improve SSC uptake. CONCLUSION: Respondents currently using SSCs were generally satisfied. Time constraints and memory related issues were common causes for noncompletion of SSCs. CLINICAL SIGNIFICANCE: Efforts to expand the implementation of SSCs in veterinary surgery should focus on improved engagement of relevant stakeholders and modification of the SSC to suit local conditions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».