Acute mental stress and surgical performance
Notice bibliographique
Résumé
Stress has been shown to impact adversely on multiple facets critical to optimal performance. Advancements in wearable technology can reduce barriers to observing stress during surgery. This study aimed to investigate the association between acute intraoperative mental stress and technical surgical performance. Continuous electrocardiogram data for a single attending surgeon were captured during surgical procedures to obtain heart rate variability (HRV) measures that were used as a proxy for acute mental stress. Two different measures were used: root mean square of successive differences (RMSSD) and standard deviation of RR intervals (SDNN). Technical surgical performance was assessed on the Operating Room Black Box® platform using the Generic Error Rating Tool (GERT). Both HRV recording and procedure video recording were time-stamped. Surgical procedures were fragmented to non-overlapping intervals of 1, 2 and 5 min, and subjected to data analysis. An event was defined as any deviation that caused injury to the patient or posed a risk of harm. Rates of events were significantly higher (47–66 per cent higher) in the higher stress quantiles than in the lower stress quantiles for all measured interval lengths using both proxy measures for acute mental stress. The strongest association was observed using 1-min intervals with RMSSD as the HRV measure (P < 0·001). There is an association between measures of acute mental stress and worse technical surgical performance. Further study will help delineate the interdependence of these variables and identify triggers for increased stress levels to improve surgical safety. Stress reduces surgical performance
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».