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Enregistrement W2333055802 · doi:10.4293/jsls.2014.00142

Comparing Technical Dexterity of Sleep-Deprived Versus Intoxicated Surgeons

2014· article· en· W2333055802 sur OpenAlexaff
Fariba Mohtashami, Allison Thiele, Erwin Karreman, John Thiel

Notice bibliographique

RevueJSLS Journal of the Society of Laparoscopic & Robotic Surgeons · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and Work-Related Fatigue
Établissements canadiensRegina Qu'Appelle Health RegionUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)MedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The evidence on the effect of sleep deprivation on the cognitive and motor skills of physicians in training is sparse and conflicting, and the evidence is nonexistent on surgeons in practice. Work-hour limitations based on these data have contributed to challenges in the quality of surgical education under the apprentice model, and as a result there is an increasing focus on competency-based education. Whereas the effects of alcohol intoxication on psychometric performance are well studied in many professions, the effects on performance in surgery are not well documented. To study the effects of sleep deprivation on the surgical performance of surgeons, we compared simulated the laparoscopic skills of staff gynecologists "under 2 conditions": sleep deprivation and ethanol intoxication. We hypothesized that the performance of unconsciously competent surgeons does not deteriorate postcall as it does under the influence of alcohol. METHODS: Nine experienced staff gynecologists performed 3 laparoscopic tasks in increasing order of difficulty (cup drop, rope passing, pegboard exchange) on a box trainer while sleep deprived (<3 hours in 24 hours) and subsequently when legally intoxicated (>0.08 mg/mL blood alcohol concentration). Three expert laparoscopic surgeons scored the anonymous clips online using Global Objective Assessment of Laparoscopic Skills criteria: depth perception, bimanual dexterity, and efficiency. Data were analyzed by a mixed-design analysis of variance. RESULTS: There were large differences in mean performance between the tasks. With increasing task difficulty, mean scores became significantly (P < .05) poorer. For the easy tasks, the scores for sleep-deprived and intoxicated participants were similar for all variables except time. Surprisingly, participants took less time to complete the easy tasks when intoxicated. However, the most difficult task took less time but was performed significantly worse compared with being sleep deprived. Notably, the evaluators did not recognize a lack of competence for the easier tasks when intoxicated; incompetence surfaced only in the most difficult task. CONCLUSIONS: Being intoxicated hinders the performance of more difficult simulated laparoscopic tasks than being sleep deprived, yet surgeons were faster and performed better on simple tasks when intoxicated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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