Video-analysis for the assessment of practical skill
Notice bibliographique
Résumé
To review the literature on the application of video review and analytics on surgical education and quality improvement. Analysis of past performance is a mandatory component in many industries, yet the idea is in its infancy in surgical assessment. Evaluation of surgical skill, both technical and non-technical, is possible through video analysis methods. Adverse outcomes in surgery are related in part to errors committed by the surgical team, and review of intraoperative footage allows for detailed analysis and improvement of skills and systems that contribute to patient safety. In this article we review the literature pertaining to post hoc assessment of surgical performance, including technical skill and error, and non-technical skill and surgical coaching. We describe our group’s novel ‘OR blackbox’ method of detailed video analysis, and how we synthesize multiple metrics of performance collected through audiovisual pathways into compartmentalized, usable data. Qualitative and Quantitative video analysis has been applied to multiple fields of surgery. Tools for assessment of metrics across the spectrum of intraoperative factors exist and their validity and reliability is supported in the literature. Emerging evidence supports the use of retrospective evaluation of surgical technique in ensuring optimal outcomes for patients. Educators are using video analysis to identify aspects of surgical procedures to target for deliberate practice, and the role of coaching in surgery is greatly enhanced with review of cases. Identification of crucial events related to safety and surgical skill are not always identifiable in real time. Video analysis allows surgeons and educators to assess intraoperative factors that influence the patient’s surgical outcomes and safety. Assessment of technical skill, non-technical skill, and surgical error are possible through comprehensive video recording and analysis techniques.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 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 ».