Improvement of Quality and Patient Safety in Anaesthesia Practice in Low-Resource Settings
Notice bibliographique
Résumé
In modern healthcare system, health policy makers, healthcare professionals and organizations, and patients are becoming more aware of the importance of promoting quality care and safety practices. In anaesthesia practice, the specialty has come a long way since its establishment in Dhaka Medical College Hospital in Bangladesh in 1950s by the house surgeons at that time. In last few decades, there had been incredible innovations in anaesthesia, such as the introduction of sevoflurane, isoflurane, propofol, the laryngeal mask airway, pulse oximetry, HDU and ICU facilities and many more. However, in Bangladesh, being a low-resource country, there are still many challenges that the specialty must meet especially in quality of care and patient safety culture. Following some recent anaesthesia-related fatalities, concerns about anaesthesia flared up among patients, health professionals and policy makers. Therefore, different healthcare organizations, both public and private, are now looking at the resiliency analysis of the anaesthesia practice in order to improve quality and patient safety to enhance patient satisfaction and trust building. This review paper aims to discuss quality improvement and patient safety in anesthesia practice and their contributing factors, standardized practices, and strategies to facilitate safety with a focus on teamwork and communication in low-resource settings. However, the review does not seek to be exhaustive or systematic, but to highlight current areas of concern and some potential solutions. Mugda Med Coll J. 2024; 7(2): 127-134
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».