‘The other right’: control strategies and the role of language use in laparoscopic training
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Laparoscopic techniques present a particular challenge to the academic surgeon in maintaining control and patient safety. The authors explored the use of verbal and physical control strategies including deixis, language used to locate subject in spatio-temporal, social and discoursal contexts, in this setting. METHODS: Forty cases of laparoscopic cholecystectomy at an academic centre were video and audio-recorded. Surgeon and trainee discourses and physical gestures during the crucial anatomical steps of the operation were qualitatively analysed using a hybrid inductive and deductive technique with explicit attention to the use of deixis. RESULTS: Laparoscopic surgeon educators use verbal and physical strategies and engage in bidirectional communication to maintain indirect control of an operation where direct control is not possible. Among verbal strategies, deictic language predominates. DISCUSSION: As in open surgery, laparoscopic surgical educators attempt to exert control over surgical procedures when the instruments are in the hands of a trainee. One dominant strategy is the use of deictic language, which may be ambiguous. In addition to the physical manoeuvres and bidirectional communication used to disambiguate, instructors must attend to potential uncertainties and explicitly clarify frames of reference in order to enhance educational experiences and maximise patient safety.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».