Manual de aplicación de la lista de chequeo para la cirugía segura desde la perspectiva del paciente en el hospital básico Iess, Esmeraldas
Bibliographic record
Abstract
El hito inicial que demostro los beneficios de utilizar un checklist para la seguridad de los pacientes quirurgicos fue un estudio realizado por expertos de la Organizacion Mundial de la Salud (OMS) en ocho paises (Canada, India, Jordania, Filipinas, Nueva Zelandia, Tanzania, Inglaterra, y EE. UU). Se investigo un total de 7.688 pacientes, de los cuales 3.733 fueron investigados antes de utilizar el checklist y 3.955 despues de llenar el checklist, lo que evidencio una reduccion del 36% en las complicaciones quirurgicas, el 47% en la mortalidad, el 50% en las tasas de infeccion y el 25% en la necesidad de una nueva intervencion quirurgica. Se concluyo que el uso del checklist practicamente duplico la posibilidad de utilizar estandares de cuidado seguros durante el tratamiento quirurgico de los pacientes. (1) En 2008, la Organizacion Mundial de la Salud (OMS) publico pautas que identifican multiples practicas recomendadas para garantizar la seguridad de los pacientes quirurgicos de todo el mundo. Sobre la base de estas directrices, disenamos una lista de verificacion destinada a ser globalmente aplicable y reducir la tasa de complicaciones quirurgicas mayores. Formulamos la hipotesis de que la implementacion de esta lista de verificacion y los cambios de cultura asociados significarian que reducirian las tasas de muerte y complicaciones mayores despues de la cirugia en diversos entornos. (2) 1.1.2 Situacion Problematica En el 2008 la organizacion mundial de la salud (OMS) estima que los danos por eventos adversos fueron un problema de salud publica en un 40%, reflejando que de 7 millones de operaciones anuales el 70% presentaron complicaciones incapacitantes por la identificacion incorrecta del paciente, sitio incorrecto de la cirugia, complicaciones anestesicas e infecciones de heridas. 2 Actualmente en nuestro pais se han establecido codigos y leyes contra la mala practica por lo que, el cumplimiento de normas y protocolos en las instituciones de salud se tornan indispensables y obligatorias
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 | 0.020 | 0.068 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.017 |
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".