Non-technical skills of surgeons and anaesthetists in simulated operating theatre crises
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deficiencies in non-technical skills (NTS) have been increasingly implicated in avoidable operating theatre errors. Accordingly, this study sought to characterize the impact of surgeon and anaesthetist non-technical skills on time to crisis resolution in a simulated operating theatre. METHODS: Non-technical skills were assessed during 26 simulated crises (haemorrhage and airway emergency) performed by surgical teams. Teams consisted of surgeons, anaesthetists and nurses. Behaviour was assessed by four trained raters using the Non-Technical Skills for Surgeons (NOTSS) and Anaesthetists' Non-Technical Skills (ANTS) rating scales before and during the crisis phase of each scenario. The primary endpoint was time to crisis resolution; secondary endpoints included NTS scores before and during the crisis. A cross-classified linear mixed-effects model was used for the final analysis. RESULTS: Thirteen different surgical teams were assessed. Higher NTS ratings resulted in significantly faster crisis resolution. For anaesthetists, every 1-point increase in ANTS score was associated with a decrease of 53·50 (95 per cent c.i. 31·13 to 75·87) s in time to crisis resolution (P < 0·001). Similarly, for surgeons, every 1-point increase in NOTSS score was associated with a decrease of 64·81 (26·01 to 103·60) s in time to crisis resolution in the haemorrhage scenario (P = 0·001); however, this did not apply to the difficult airway scenario. Non-technical skills scores were lower during the crisis phase of the scenarios than those measured before the crisis for both surgeons and anaesthetists. CONCLUSION: A higher level of NTS of surgeons and anaesthetists led to quicker crisis resolution in a simulated operating theatre environment.
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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 | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».