Nontechnical Skill Assessment of the Collective Surgical Team Using the Non-Technical Skills for Surgeons (NOTSS) System
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».