Tracking workflow during high-stakes resuscitation: the application of a novel clinician movement tracing tool during in situ trauma simulation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Clinician movement and workflow analysis provides an opportunity to identify inefficiencies during trauma resuscitation care. Inefficient workflows may represent latent safety threats (LSTs), defined as unrecognised system-based elements that can negatively impact patients. In situ simulation (ISS) can be used to model resuscitation workflows without direct impact on patients. We report the pilot application of a novel, tracing tool to track clinician movement during high-fidelity ISS trauma sessions. Methods: Twelve unannounced ISSs were conducted. An open source, Windows-based video overlay tracing tool was developed to generate a visual representation of participant movement during ISS. This tracing tool used a manual mouse tracking algorithm to produce point-by-point location information of a selected participant in a video. The tracing tool was applied to video recordings of clinicians performing a cricothyroidotomy during ISS trauma scenarios. A comparative workflow and movement analysis was completed, which included distance travelled and space utilisation. This data was visually represented with time-lapsed movement videos and heat maps. Results: A fourfold difference in the relative distance travelled was observed between participants who performed a cricothyroidotomy during an ISS trauma resuscitation. Variation in each participant's movement was attributable to three factors: (1) team role assignment and task allocation; (2) knowledge of clinical space: equipment location and path to equipment retrieval; and (3) equipment bundling. This tool facilitated LST identification related to cricothyroidotomy performance. Conclusion: This novel tracing tool effectively generated a visual representation of participants' workflows and quantified movement during ISS video review. An improved understanding of human movement during ISS trauma resuscitations provides a unique opportunity to augment simulation debriefing, conduct human factor analysis of system elements (eg, tools/technology, physical environment/layout) and foster change management towards efficient workflows.
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 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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».