Relationship between intraoperative non-technical performance and technical events in bariatric surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The operating theatre is a unique environment with complex team interactions, where technical and non-technical performance affect patient outcomes. The correlation between technical and non-technical performance, however, remains underinvestigated. The purpose of this study was to explore these interactions in the operating theatre. Methods A prospective single-centre observational study was conducted at a tertiary academic medical centre. One surgeon and three fellows participated as main operators. All patients who underwent a laparoscopic Roux-en-Y gastric bypass and had the procedures captured using the Operating Room Black Box® platform were included. Technical assessment was performed using the Objective Structured Assessment of Technical Skills and Generic Error Rating Tool instruments. For non-technical assessment, the Non-Technical Skills for Surgeons (NOTSS) and Scrub Practitioners' List of Intraoperative Non-Technical Skills (SPLINTS) tools were used. Spearman rank-order correlation and N-gram statistics were conducted. Results Fifty-six patients were included in the study and 90 procedural steps (gastrojejunostomy and jejunojejunostomy) were analysed. There was a moderate to strong correlation between technical adverse events (rs = 0·417–0·687), rectifications (rs = 0·380–0·768) and non-technical performance of the surgical and nursing teams (NOTSS and SPLINTS). N-gram statistics showed that after technical errors, events and prior rectifications, the staff surgeon and the scrub nurse exhibited the most positive non-technical behaviours, irrespective of operator (staff surgeon or fellow). Conclusion This study demonstrated that technical and non-technical performances are related, on both an individual and a team level. Valuable data can be obtained around intraoperative errors, events and rectifications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle