System Factors Affecting Intraoperative Risk and Resilience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and categorize system factors in complex laparoscopic surgery that have the potential to either threaten patient safety or support system resilience. BACKGROUND: The operating room is a uniquely complex sociotechnical work system wherein surgical successes prevail despite pervasive safety threats. Holistically characterizing intraoperative factors that thus support system resilience in addition to those that threaten patient safety using contextual methodologies is critical for optimizing surgical safety overall. METHOD: In this prospective descriptive interdisciplinary study, 19 audio/video recordings of complex laparoscopic general surgical procedures were directly observed and transcribed. Using a qualitative systems-based approach, intraoperative human factors with the potential to impact patient safety, either as a safety threat or as a support for resilience, were identified. Adverse events were further assessed for shared threats and supports. Data collection was guided by the Systems Engineering Initiative for Patient Safety 2.0 work system model. RESULTS: A total of 1083 relevant observations were made over 39.8 hours of operative time, enabling the identification of 79 distinct safety threats and 67 resilience supports within the surgical system. Safety threats associated with the physical environment, tasks, organization, and equipment were prevalent and observed in equal measure, whereas supports for resilience were predominantly attributed to clinician behaviors, including proactive team management and skills coaching. Two subclinical adverse events were identified; shared safety threats included suboptimal technology design, whereas shared resilience supports included calm clinician behavior and redundant intraoperative resourcing. CONCLUSIONS: Safety threats and resilience supports were found to be systematic in the surgical setting. Identified safety threats should be prioritized for remediation, and clinician behaviors that contribute to fostering resilience should be valued and protected.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».