Development of a Model for Video-Assisted Postoperative Team Debriefing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Video-assisted debriefing may be a powerful tool to improve surgical team performance. Nevertheless, a true operating team debriefing culture is lacking to date. This study aimed to find evidence on how to debrief the surgical team and develop a model suitable for debriefing using a video and medical data recorder (MDR) in the operating room (OR). METHODS: A review of the PubMed and Embase databases and Cochrane Library was performed. The identified literature was studied and combined with a conceptual framework to develop a model for postoperative video-assisted team debriefing. Thirty-five surgical cases were recorded with an MDR and debriefed with the operating team using the proposed debrief model and a standardized video-assisted performance report. A questionnaire was used to assess the participants' satisfaction with this debrief model. RESULTS: Debrief models and methods are extensively described in the current medical literature. An overview was provided. The OR team needs a structured debrief model, minimizing resource, effort, and motivational constraints. A structured six-step team debrief model suitable for video-assisted OR team debriefing was developed. The model was tested in 35 multidisciplinary MDR-assisted debriefing sessions and the debriefing sessions were overall rated with a mean of 7.8 (standard deviation 1.4, 10-point Likert scale) by participants. CONCLUSIONS: Debriefing surgical teams using a video and MDR in the OR requires a model on how to use such recordings optimally. To date, no such model existed. The proposed debrief model was tested using a multisource MDR and may be used to facilitate OR debriefing across various settings.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».