Use of Standardized Language for C-arm Fluoroscopy Improves Intraoperative Communication and Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Intraoperative fluoroscopy is a ubiquitous tool in orthopaedic surgery. However, many orthopaedic surgeons and radiology technologists are not taught standard terminology to communicate with one another. Breakdown of communication leads to inefficiencies. Simulation studies have demonstrated that a common language for C-arm movements may reduce time to capture the desired images and number of radiographs required. Our objective was to investigate the effect of a standardized language protocol for intraoperative C-arm fluoroscopy on communication as perceived by the surgeon and radiology technologists. METHODS: Our study intervention was the implementation of a common C-arm fluoroscopy terminology education protocol. To evaluate the efficacy of this protocol, a survey was administered to orthopaedic surgeons and radiology technologists after procedures involving the use of intraoperative fluoroscopy. Study end points were measured using a 5-point Likert scale and included effectiveness of communication, need for obtaining repeat radiographs, need to correct the C-arm position, and confusion noted during surgery. This survey was administered before and after the study intervention. RESULTS: The study intervention resulted in a statistically significant improvement in the mean perceived quality of intraoperative communication between the surgeon and the radiology technologist (0.398 [0.072, 0.725], P = 0.017). There was also a reported decrease in confusion in the operating room (-0.572 [-0.880, -0.263], P < 0.001), movement correction of the C-arm fluoroscope (-0.592 [-0.936, -0.248], P = 0.001), and need for repeat radiographs (-0.782 [-1.158, -0.406], P < 0.001) after the implementation of a standardized fluoroscopy language. CONCLUSION: A standardized fluoroscopy language protocol improves intraoperative communication between orthopaedic surgeons and radiology technologists.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».