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Enregistrement W2919880573 · doi:10.1097/sla.0000000000003250

Nontechnical Skill Assessment of the Collective Surgical Team Using the Non-Technical Skills for Surgeons (NOTSS) System

2019· article· en· W2919880573 sur OpenAlexaff
James J. Jung, Steven Yule, Sylvain Boet, Péter Szász, Pansy Schulthess, Teodor Grantcharov

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConstruct validityReliability (semiconductor)Concurrent validityInter-rater reliabilityMedical educationPhysical therapyRating scalePsychometricsPsychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To validate the Non-Technical Skills for Surgeons (NOTSS) system for assessment of the collective surgical teams' nontechnical skills after observing recordings of actual OR environment. BACKGROUND: The NOTSS system is a widely accepted tool to measure nontechnical skills of individual surgeons, and has mostly been used in the simulated setting. Surgical procedures are rarely performed by a single surgeon, but by a surgical team of attending surgeons, surgical assistants, and surgical trainees. Therefore, assessment of nontechnical skills may benefit from holistic assessment of the collective surgical teams. METHODS: Five trained participants assessed surgical team and attending surgeon using the NOTSS system after watching ten 20-minute long videos obtained from live OR. A set of reference ratings was provided by a multidisciplinary expert committee. We performed analyses to assess system sensitivity; examine inter-rater reliability of ratings; investigate concurrent construct validity; and assess feasibility and acceptability of using the NOTSS system to measure surgical team performance. RESULTS: There was adequate system sensitivity when comparing participants' and reference ratings. Inter-rater reliability among the participants' ratings was good except for decision-making category. The level of inter-rater reliability was similar when rating teams and attending surgeons. There was strong positive correlation between teams' and attending surgeons' NOTSS ratings at category [Pearson coefficient 0.86, 95% confidence interval (CI) 0.82-0.89] and element levels (0.83, 95% CI 0.80-0.85), demonstrating evidence of concurrent construct validity. The participants felt that the use of NOTSS system to measure teams' nontechnical skills was acceptable and feasible to a fair extent. CONCLUSION: The NOTSS system, although developed for assessment of individual surgeons, is a useful tool for observing and rating surgical teams.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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