Analyzing and Discussing Human Factors Affecting Surgical Patient Safety Using Innovative Technology: Creating a Safer Operating Culture
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Surgical errors often occur because of human factor-related issues. A medical data recorder (MDR) may be used to analyze human factors in the operating room. The aims of this study were to assess intraoperative safety threats and resilience support events by using an MDR and to identify frequently discussed safety and quality improvement issues during structured postoperative multidisciplinary debriefings using the MDR outcome report. METHODS: In a cross-sectional study, 35 standard laparoscopic procedures were performed and recorded using the MDR. Outcome data were analyzed using the automated Systems Engineering Initiative for Patient Safety model. The video-assisted MDR outcome report reflects on safety threat and resilience support events (categories: person, tasks, tools and technology, psychical and external environment, and organization). Surgeries were debriefed by the entire team using this report. Qualitative data analysis was used to evaluate the debriefings. RESULTS: A mean (SD) of 52.5 (15.0) relevant events were identified per surgery. Both resilience support and safety threat events were most often related to the interaction between persons (272 of 360 versus 279 of 400). During the debriefings, communication failures (also category person) were the main topic of discussion. CONCLUSIONS: Patient safety threats identified by the MDR and discussed by the operating room team were most frequently related to communication, teamwork, and situational awareness. To create an even safer operating culture, educational and quality improvement initiatives should aim at training the entire operating team, as it contributes to a shared mental model of relevant safety issues.
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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 | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».