Bibliographic record
Abstract
Cela ne manque jamais de m’etonner : lorsque des chirurgiens discutent, il y en a toujours un qui se plaint que le temps de roulement dans sa salle d’operation est trop long. Il y a d’autres plaintes que j’entends couramment : le premier patient de la journee n’a pas ete transporte a temps a la salle d’operation, le prepose aux patients a appele pour dire qu’il etait malade, les infirmieres ne sont jamais pretes a temps, quelqu’un m’a « vole » ma plage horaire ou il y avait la mauvaise table chirurgicale dans ma salle d’operation. Ces raisons constituent une litanie de plaintes. L’optimisation des soins de sante est un sujet qui a enfin de l’importance au Canada. Les listes d’attente font maintenant les manchettes et embarrassent les administrateurs d’hopitaux, du moins dans certaines provinces. Les listes d’attente pourraient determiner a l’avenir les ressources des hopitaux. Les retards en chirurgie deviennent davantage critiques pour les etablissements. Ce numero du Journal canadien de chirurgie presente deux articles originaux sur les retards dans les blocs operatoires au Canada. Wong et ses collaborateurs1 ont aborde d’un angle particulier les donnees reunies et analysees par un chirurgien au cours d’une periode de neuf ans. Le personnel de la salle d’operation ne semble pas avoir ete informe de la consignation des retards. Dans la moitie des cas a l’etude, il y a eu retard : les pannes d’equipement et le patient arrive en retard a la salle d’operation en sont les deux principales causes. Wright et ses collaborateurs2 ont analyse les retards apres un exercice d’information des equipes chirurgicales. Les membres du personnel de la salle d’operation etaient au courant de l’exercice et, en theorie, tous essayaient d’optimiser le soin des patients. Les raisons les plus frequentes du retard etaient la disponibilite du chirurgien et de l’anesthesiste et le manque de preparation des patients. L’exercice a reduit les retards dans le debut des interventions. Le meilleur taux de debut a temps a toutefois ete de 60%. Certes, beaucoup d’etablissements se sont livres a cet exercice pour une raison ou pour une autre. Le notre a essaye a plusieurs reprises d’analyser la circulation a la salle d’operation. Les exercices ont inclus une approche 6-sigma, un examen Qmentum et l’initiative d’une ecole de MBA, notamment. Apres cinq ans, nous n’avons pas encore vu les rapports finals et encore moins les resultats de ces etudes. Comme l’ont signale Wright et ses collaborateurs2, nous avons constate que le « caucus » est un moyen efficace de mobiliser le personnel de la salle d’operation. Nous avons aussi observe que l’obligation de modifier leur horaire de la matinee irrite les chirurgiens et que si un medecin n’a pas participe a au moins une partie de la conception des etudes, a leur realisation ou a l’interpretation des resultats, la principale raison du retard etait attribuable a « une mauvaise reservation » ou a « l’absence du chirurgien ». Ces constatations contredisent celles de Wong et de ses collaborateurs1, qui signalent que la plupart des retards sont attribuables a des raisons qui n’ont rien a voir avec le chirurgien. Les problemes presentes dans ces deux articles sont ceux que vivent les chirurgiens tous les jours. Nous devons participer davantage a la collecte et a l’analyse des donnees si nous voulons que le processus d’optimisation avance. Les resultats seront interpretes differemment, selon les personnes qui auront reuni et analyse les donnees. C’est pourquoi nous devons participer le plus possible a l’exercice afin de rendre les resultats plus significatifs pour le vecu quotidien des chirurgiens.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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 teacher head, 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".