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Enregistrement W4200250840 · doi:10.1159/000521451

Factors That Influence Intraoperative Decision-Making among Pediatric Neurosurgeons: A Grounded Theory Study

2021· article· en· W4200250840 sur OpenAlexaff
Leeat Granek, Shahar Shapira, Jonathan Roth, Shlomi Constantini

Notice bibliographique

RevuePediatric Neurosurgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyMedicineGrounded theoryPediatric surgeryPediatric neurosurgeryNeurosurgeryOperating theaterScope (computer science)Qualitative researchSurgeryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Pediatric neurosurgery is a subspecialty of medicine that is responsible for diagnosing, managing, and treating neurological disease in children with the use of surgery. Good intraoperative decision-making is critical to ensuring patient safety, yet almost nothing is known about what factors play a role in intraoperative decisions. As such, the purpose of this paper was to explore the factors that influence intraoperative decisions when pediatric neurosurgeons encounter something unexpected or uncertain during surgery. METHODS: The study utilized the grounded theory method of data collection and analysis. Twenty-six pediatric neurosurgeons from 12 countries around the world were interviewed between June and October 2020 about the factors that go into making intraoperative decisions. Data were analyzed line by line and constant comparison was used to examine relationships within and across codes and categories. RESULTS: Pediatric neurosurgeons reflected on 6 factors while operating in order to come to a decision about how to proceed when they encountered an uncertainty or complication. The study findings resulted in a conceptual model that describes how concrete data including biological and technological factors and contextual data including emotional/relational factors, surgeon factors, and cultural factors influence risk assessment when making an intraoperative decision during surgery. CONCLUSIONS: The findings from this research can be used for training and educating surgeons about intraoperative decision-making processes. Pedagogical modules can be developed that include training sessions on factors that may implicitly and explicitly influence thinking processes during an operation. Surgeons may also benefit from having open discussions with surgical colleagues about the rich, emotional, intellectual scope of the work that they do with all the challenges that these relationships can bring into decision-making in the operating room.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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