Surgical data recording in the operating room: a systematic review of modalities and metrics
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Operating room recording, via video, audio and sensor-based recordings, is increasingly common. Yet, surgical data science is a new field without clear guidelines. The purpose of this study is to examine existing published studies of surgical recording modalities to determine which are available for use in the operating room, as a first step towards developing unified standards for this field. METHODS: Medline, EMBASE, CENTRAL and PubMed databases were systematically searched for articles describing modalities of data collection in the operating room. Search terms included 'video-audio media', 'bio-sensing techniques', 'sound', 'movement', 'operating rooms' and others. Title, abstract and full-text screening were completed to identify relevant articles. Descriptive statistical analysis was performed for included studies. RESULTS: From 3756 citations, 91 studies met inclusion criteria. These studies described 10 unique data-collection modalities for 17 different purposes in the operating room. Data modalities included video, audio, kinematic and eye-tracking among others. Data-collection purposes described included surgical trainee assessment, surgical error, surgical team communication and operating room efficiency. CONCLUSION: Effective data collection and utilization in the operating room are imperative for the provision of superior surgical care. The future operating room landscape undoubtedly includes multiple modalities of data collection for a plethora of purposes. This review acts as a foundation for employing operating room data in a way that leads to meaningful benefit for patient care.
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 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 | 0,015 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».