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Enregistrement W2809487627 · doi:10.1097/sla.0000000000002863

First-year Analysis of the Operating Room Black Box Study

2018· article· en· W2809487627 sur OpenAlexaff
James J. Jung, Peter Jüni, Gerald Lebovic, Teodor Grantcharov

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeDistractionPatient safetyDissection (medical)SurgeryGeneral surgeryEmergency medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To characterize intraoperative errors, events, and distractions, and measure technical skills of surgeons in minimally invasive surgery practice. BACKGROUND: Adverse events in the operating room (OR) are common contributors of morbidity and mortality in surgical patients. Adverse events often occur due to deviations in performance and environmental factors. Although comprehensive intraoperative data analysis and transparent disclosure have been advocated to better understand how to improve surgical safety, they have rarely been done. METHODS: We conducted a prospective cohort study in 132 consecutive patients undergoing elective laparoscopic general surgery at an academic hospital during the first year after the definite implementation of a multiport data capture system called the OR Black Box to identify intraoperative errors, events, and distractions. Expert analysts characterized intraoperative distractions, errors, and events, and measured trainee involvement as main operator. Technical skills were compared, crude and risk-adjusted, among the attending surgeon and trainees. RESULTS: Auditory distractions occurred a median of 138 times per case [interquartile range (IQR) 96-190]. At least 1 cognitive distraction appeared in 84 cases (64%). Medians of 20 errors (IQR 14-36) and 8 events (IQR 4-12) were identified per case. Both errors and events occurred often in dissection and reconstruction phases of operation. Technical skills of residents were lower than those of the attending surgeon (P = 0.015). CONCLUSIONS: During elective laparoscopic operations, frequent intraoperative errors and events, variation in surgeons' technical skills, and a high amount of environmental distractions were identified using the OR Black Box.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,402
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,078 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations216
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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