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Enregistrement W3015120040 · doi:10.1007/s00464-020-07526-3

Implementing structured team debriefing using a Black Box in the operating room: surveying team satisfaction

2020· article· en· W3015120040 sur OpenAlexaff
Anne Sophie H.M. van Dalen, Marilou Jansen, Maartje van Haperen, Susan van Dieren, Christianne J. Buskens, E.J.M. Nieveen van Dijkum, Willem A. Bemelman, Teodor Grantcharov, Marlies P. Schijven

Notice bibliographique

RevueSurgical Endoscopy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingMedicinePatient satisfactionHepatologyBlack boxAbdominal surgeryMedical educationNursingSurgeryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surgical safety may be improved using a medical data recorder (MDR) for the purpose of postoperative team debriefing. It provides the team in the operating room (OR) with the opportunity to look back upon their joint performance objectively to discuss and learn from suboptimal situations or possible adverse events. The aim of this study was to investigate the satisfaction of the OR team using an MDR, the OR Black Box®, in the OR as a tool providing output for structured team debriefing. METHODS: In this longitudinal survey study, 35 gastro-intestinal laparoscopic operations were recorded using the OR Black Box® and the output was subsequently debriefed with the operating team. Prior to study, a privacy impact assessment was conducted to ensure alignment with applicable legal and regulatory requirements. A structured debrief model and an OR Back Box® performance report was developed. A standardized survey was used to measure participant's satisfaction with the team debriefing, the debrief model used and the performance report. Factor analysis was performed to assess the questionnaire's quality and identified contributing satisfaction factors. Multivariable analysis was performed to identify variables associated with participants' opinions. RESULTS: In total, 81 team members of various disciplines in the OR participated, comprising 35 laparoscopic procedures. Mean satisfaction with the OR Black Box® performance report and team debriefing was high for all 3 identified independent satisfaction factors. Of all participants, 98% recommend using the OR Black Box® and the outcome report in team debriefing. CONCLUSION: The use of an MDR in the OR for the purpose of team debriefing is considered to be both beneficial and important. Team debriefing using the OR Black Box® outcome report is highly recommended by 98% of team members participating.

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)0,001
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 enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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