The OR Black Box as a Novel Tool to Improve Surgical Safety and Education
Notice bibliographique
Résumé
Errors are prevalent in medicine and frequently lead to increased morbidity and mortality for patients. The complex environment within the operating room, and the multiple people and teams involved in providing patient care, make surgery especially prone to error. Healthcare relies on incident reports, morbidity and mortality (M and M) rounds, and review of patient charts to retrospectively determine factors that contributed to severe errors or near misses.1 Unfortunately, these methods focus primarily on incidents that result in significant patient harm and are subject to recall bias and poor capture of details surrounding key factors or events. Often, many seemingly minor contributions or incidents that do not lead to harm are deemed irrelevant and are not adequately assessed or are omitted altogether. The OR Black Box is a novel system of cameras, monitors, and audio recorders that captures everything that happens in the operating room to allow for future assessment of all errors that occur during a case. Such capture and assessment enable surgeons to review all intraoperative errors and determine what factors lead to errors so they can be avoided in future. The OR Black Box can also be used as an educational tool to facilitate surgical trainee feedback and review of surgical skills. Routine and widespread use of the OR Black Box has the potential to improve surgical safety and training and is a promising new tool for healthcare advancement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».