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Enregistrement W4210343575 · doi:10.1097/pts.0000000000000975

Analyzing and Discussing Human Factors Affecting Surgical Patient Safety Using Innovative Technology: Creating a Safer Operating Culture

2022· article· en· W4210343575 sur OpenAlexaff
Anne Sophie Helena Maria van Dalen, James J. Jung, Els J.�M. Nieveen van Dijkum, Christianne J. Buskens, Teodor Grantcharov, Willem A. Bemelman, Marlies P. Schijven

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient Safety · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAFERPatient safetyMedicineBusinessComputer scienceHealth careComputer securityPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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