Insights Into the Assessment of WHO-Recommended Practices Based on Surgical Operations in Tertiary Healthcare Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The protection of surgical safety comprises two major elements that produce the best outcomes for patients. The World Health Organization (WHO) created a surgical practice-based assessment for operative procedure-related risks. Medical professionals have proven the effectiveness of this checklist to eliminate both adverse outcomes and medical complications caused by surgical negligence. METHODOLOGY: A study was conducted on 250 surgeries (major and minor) in a tertiary healthcare setting based on a qualitative questionnaire, adapted from the WHO checklist, operated through Google Forms. The examination spanned three months from September to November 2024. In accordance with WHO guidelines, the three surgical safety checklist phases - sign-in, time-out, and sign-out - were analyzed using SPSS version 20.0 (IBM Corp., Armonk, NY). RESULTS: The sign-out phase achieved the highest level of adherence, with 220 (88%) of surgical procedures using the checklist. The sign-in phase demonstrated 200 compliant cases (80%), whereas the time-out phase showed the lowest compliance, with only 170 cases (68%). Patient consent procedures, along with anesthesia protocols, instrument sterilization methods, and team member introduction protocols, all maintained complete success rates for ensuring a safe surgical space. CONCLUSIONS: Implementing targeted awareness programs and training will help boost compliance rates with the WHO checklist, despite the current positive results.
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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 | 0,022 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».