Bibliographic record
Abstract
Toujours dans la veine des effectifs medicaux et de l'acces aux soins, sujets abordes dans les deux derniers editoriaux du Journal canadien de chirurgie, le manque de ressources en salle d'operation constitue un des obstacles pour les patients en chirurgie. Je suis persuade qu'en chirurgie, nous sommes tous aujourd'hui la cible d'exhortations visant a ameliorer l'efficience des salles d'operation afin de maximiser l'utilisation efficace des ressources disponibles. Comme le votre, mon hopital reunit des statistiques sur l'utilisation des salles d'operation, mais le mien en fait etat publiquement au personnel des salles d'operation par l'intermediaire du comite des services peroperatoires. Cette attitude d'ouverture et de partage de l'information sur les problemes a la salle d'operation nous a permis collectivement d'instaurer des changements et de viser des inefficiences chroniques precises pour essayer d'ameliorer notre rendement. Au cours de l'exercice 2006–2007, nous avons pratique 11 166 interventions, total qui se compare a celui des dernieres annees. Nous avons recueilli des donnees de l'exercice 2002–2003 a celui de 2006–2007 pour pouvoir comparer notre rendement au fil du temps. Cette comparaison directe s'est revelee decourageante au cours de la derniere annee parce que nous avons constate que les temps d'attente en chirurgie avaient augmente en 2006–2007 comparativement aux annees precedentes. Le probleme s'est revele particulierement aigu au cours des six derniers mois de l'exercice. Quant aux causes du retard, nous constatons que le manque de lits disponibles constitue le plus grand probleme : le tiers des patients ont vu leur intervention reportee parce qu'il manquait de lits a la salle de reveil, aux soins intensifs ou sur l'etage. Une analyse plus attentive revele que cette simple mention «pas de lit disponible» semble multifactorielle et semble aussi echapper a la competence d'une seule personne, ce qui rend les solutions difficiles. D'autres causes de retard sont plus facilement attribuables a des problemes precis. Par exemple, 20 % des retards ont ete causes par une mauvaise evaluation preoperatoire — les patients n'avaient pas ete vus par l'anesthesiste avant leur intervention parce qu'ils n'avaient pas ete referes comme il se doit au service de preadmission. Une autre tranche de 13 % des retards ont ete causes par des chirurgiens qui ont apporte des modifications a l'intervention reservee immediatement avant celle-ci ou pendant celle-ci, ce qui a cause un retard pendant qu'on recuperait les instruments du service de traitement central. Les patients retardataires ont compte pour 13 % des retards, ce qui constitue un sous-produit de l'admission le jour meme et qu'on peut regler en partie seulement en informant les patients – la temperature et la circulation jouent toujours un role important au Canada! On a subdivise ces donnees pour analyser les retards survenus au debut du premier cas de la journee. Ce retard semble le plus crucial : si l'on commence le premier cas en retard, il est presque inevitable qu'on le finira en retard, ce qui cause des problemes enormes d'effectifs a la salle d'operation en fin d'apres-midi ou entraine l'annulation du dernier cas prevu sur la liste. Lorsqu'on analyse les causes du retard du premier cas, il est possible d'en attribuer environ 75 % au chirurgien et non aux boucs emissaires habituels (dans notre esprit), que sont les services d'anesthesie ou de soins infirmiers. Vingt-cinq pour cent des patients n'ont pas ete bien prepares sur le plan du jeune ou de l'intraveineuse installee, etc. Une autre tranche de 25 % n'etaient pas inscrits d'avance, et la documentation etait incomplete dans un autre 25 % des cas, principalement parce qu'il manquait le consentement ou que l'anamnese etait incomplete. Je ne sais pas combien d'hopitaux au Canada produisent des rapports detailles sur leur experience peroperatoire. Si votre hopital ne le fait pas, je vous encourage vivement a demander que l'on reunisse ce genre de renseignements et qu'on les devoile afin que les gens puissent essayer d'ameliorer leur fonctionnement et que l'on puisse ainsi ameliorer l'efficacite des salles d'operation. Si votre hopital recueille ce genre d'information, il vous faut exercer des pressions pour qu'elle soit generalement accessible a tous les chirurgiens, infirmieres et anesthesistes qui travaillent dans l'etablissement. Actuellement, la chirurgie au Canada consiste essentiellement a faire plus avec moins. Pour maximiser les ressources materielles et humaines affectees dans le secteur de la sante, il nous incombe de les utiliser de la facon la plus efficace possible. A cette fin, nous devons mettre en commun l'information sur notre rendement comme chirurgiens, ainsi que sur celui de nos collegues infirmieres et anesthesistes. Cette mise en commun nous permet de viser des lacunes precises, que ce soit au niveau du personnel ou a celui du processus et, par consequent, d'ameliorer le rendement. L'information nous permet aussi de viser des problemes qui pourraient surgir subitement pendant l'annee (p. ex., disponibilite de lits) et d'elaborer une strategie afin d'y faire face en modifiant la planification et les criteres des conges des patients hospitalises. Votre experience de ce type de collecte d'information, ainsi que de son analyse et son utilisation dans vos hopitaux, m'interesse. Votre experience ressemble-t-elle a la mienne? James P. Waddell, MD Co-redacteur
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".