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Enregistrement W3106437836 · doi:10.2196/22536

Novel Assessments of Technical and Nontechnical Cardiac Surgery Quality: Protocol for a Mixed Methods Study

2020· article· en· W3106437836 sur OpenAlexvenueno aff
Donald S. Likosky, Steven Yule, Michael R. Mathis, Roger D. Dias, Jason J. Corso, Min Zhang, Sarah L. Krein, Matthew D. Caldwell, Nathan Louis, Allison M. Janda, Nirav Shah, Francis D. Pagani, Korana Stakich-Alpirez, Milisa Manojlovich

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteMedical School, University of MichiganAgency for Healthcare Research and QualityUniversity of MichiganU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicinePatient safetyQuality managementAdverse effectInstitutional review boardProtocol (science)Health careRisk assessmentMedical emergencyMedical educationSurgeryOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Of the 150,000 patients annually undergoing coronary artery bypass grafting, 35% develop complications that increase mortality 5 fold and expenditure by 50%. Differences in patient risk and operative approach explain only 2% of hospital variations in some complications. The intraoperative phase remains understudied as a source of variation, despite its complexity and amenability to improvement. OBJECTIVE: The objectives of this study are to (1) investigate the relationship between peer assessments of intraoperative technical skills and nontechnical practices with risk-adjusted complication rates and (2) evaluate the feasibility of using computer-based metrics to automate the assessment of important intraoperative technical skills and nontechnical practices. METHODS: This multicenter study will use video recording, established peer assessment tools, electronic health record data, registry data, and a high-dimensional computer vision approach to (1) investigate the relationship between peer assessments of surgeon technical skills and variability in risk-adjusted patient adverse events; (2) investigate the relationship between peer assessments of intraoperative team-based nontechnical practices and variability in risk-adjusted patient adverse events; and (3) use quantitative and qualitative methods to explore the feasibility of using objective, data-driven, computer-based assessments to automate the measurement of important intraoperative determinants of risk-adjusted patient adverse events. RESULTS: The project has been funded by the National Heart, Lung and Blood Institute in 2019 (R01HL146619). Preliminary Institutional Review Board review has been completed at the University of Michigan by the Institutional Review Boards of the University of Michigan Medical School. CONCLUSIONS: We anticipate that this project will substantially increase our ability to assess determinants of variation in complication rates by specifically studying a surgeon's technical skills and operating room team member nontechnical practices. These findings may provide effective targets for future trials or quality improvement initiatives to enhance the quality and safety of cardiac surgical patient care. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/22536.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,011

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 Opus0,725
Tête enseignante GPT0,723
Écart entre enseignants0,002 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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