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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».