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Enregistrement W1989892902 · doi:10.1186/1471-2474-9-93

Time-Action Analysis (TAA) of the Surgical Technique Implanting the Collum Femoris Preserving (CFP) Hip Arthroplasty. TAASTIC trial Identifying pitfalls during the learning curve of surgeons participating in a subsequent randomized controlled trial (An observational study)

2008· article· en· W1989892902 sur OpenAlexaff
Jakob van Oldenrijk, Matthias U. Schafroth, Mohit Bhandari, Wouter C Runne, Rudolf W. Poolman

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialSports medicineAcetabulumSurgeryLearning curveDuration (music)Physical therapyMedical physicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Two types of methods are used to assess learning curves: outcome assessment and process assessment. Outcome measures are usually dichotomous rare events like complication rates and survival or require an extensive follow-up and are therefore often inadequate to monitor individual learning curves. Time-action analysis (TAA) is a tool to objectively determine the level of efficiency of individual steps of a surgical procedure. METHODS/DESIGN: We are currently using TAA to determine the number of cases needed for surgeons to reach proficiency with a new innovative hip implant prior to initiating a multicentre RCT. By analysing the unedited video recordings of the first 20 procedures of each surgeon the number and duration of the actions needed for a surgeon to achieve his goal and the efficiency of these actions is measured. We constructed a taxonomy or list of actions which together describe the complete surgical procedure. In the taxonomy we categorised the procedure in 5 different Goal Oriented Phases (GOP): 1. the incision phase. 2. the femoral phase. 3. the acetabulum phase. 4. the stem phase. 5. the closure pase. Each GOP was subdivided in Goal Oriented Actions (GOA) and each GOA is subdivided in Separate Actions (SA) thereby defining all the necessary actions to complete the procedure. We grouped the SAs into GOAs since it would not be feasible to measure each SA. Using the video recordings, the duration of each GOA was recorded as well as the amount of delay. Delay consists of repetitions, waiting and additional actions. The nett GOA time is the total GOA time - delay and is a representation of the level of difficulty of each procedure. Efficiency is the percentage of nett GOA time during each procedure. DISCUSSION: This allows the construction of individual learning curves, assessment of the final skill level for each surgeon and comparison of different surgeons prior to participation in an RCT. We believe an objective and comparable assessment of skill level by process assessment can improve the value of a surgical RCT in situations where a learning curve is expected.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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