Prevalência de eventos adversos em artroplastias de quadril e joelho após aplicação de checklists cirúrgicos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: identificar a prevalência de eventos adversos em pacientes submetidos a artroplastias de quadril e joelho após a implementação de checklists cirúrgicos. Método: pesquisa avaliativa, do tipo análise dos efeitos, conduzida em três períodos: antes (0- 2010) e após a intervenção (I- 2013; II- 2016), com consulta retrospectiva em uma amostra aleatória simples de 291 prontuários, entre novembro de 2020 e março de 2022. Utilizaram-se os formulários do Canadian Adverse Events Study e Global Trigger Tool para rastrear e confirmar eventos adversos. Os casos foram analisados por estatística descritiva e inferencial; valores de p ≤ 0,05 indicaram significância estatística. Resultados: observou-se, nos períodos pós aplicação de checklists cirúrgicos, uma redução na frequência de pacientes acometidos por dois ou mais eventos, de 27,8% para 11,3% (p = 0,002), e na prevalência geral, de 63,9% para 36,1% (p < 0,001). Houve uma redução na prevalência de pacientes acometidos por retenção urinária (33% para 3,1%; p < 0,001) e hemorragia (9,3% para 0%; p = 0,012). Registrou-se um aumento na prevalência de lesões de pele, de 2,1% para 10,3% (p = 0,043). Conclusão: houve uma redução na prevalência geral e da frequência de eventos adversos em pacientes submetidos à artroplastia após a implementação de checklists.
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 | 0.004 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 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".