Do Micropauses Prevent Surgeon's Fatigue and Loss of Accuracy Associated With Prolonged Surgery? An Experimental Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This prospective experimental study evaluates the effectiveness of micropauses (MPs) to prevent muscular fatigue and its deleterious effect on surgeons during prolonged surgical procedures. BACKGROUND: Operating is a hazard for surgeon's health. Beyond acute injuries and blood-borne infections, back and neck pain is a poorly recognized factor causing chronic ailment in more than half the surgeons surveyed. MP, a 20-second break every 20 minutes, is an accepted strategy used widely in the workplace. METHODS: We designed a crossover experimental study. Sixteen surgeons were tested 3 times: once in a control situation before any surgery (CTL) and twice after a prolonged, reproducible operation (at least 2 hours), 1 of these with formal MP (WMP) the other without (WOMP). Muscular fatigue was tested by holding a 2.5-kg weight as long as possible with a stretched arm. Accuracy was evaluated with a device, measuring the mistakes made when following a predetermined path on a board. Finally, discomfort was measured by visual analog scale. RESULTS: We found a statistically and more importantly clinically significant difference between the CTL and WOMP groups in all 3 tests. MPs prevented completely or almost completely the effects of fatigue associated with surgery [accuracy (No. errors) CTL: 1.1, WOMP: 7.7, WMP: 1.7; fatigue (seconds) CTL: 137, WOMP: 92, WMP: 142]. CONCLUSIONS: Surgical procedures are associated with significant muscular fatigue that can be measured simply and which has a direct effect on comfort and surgical accuracy. More important, this effect is completely or almost completely prevented by MPs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».