First-year Analysis of the Operating Room Black Box Study
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
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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