Impact of background music on the performance of laparoscopy teams
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acoustic conditions in the operating room have different impacts on surgeon's performance. Their effects on the performance of surgical teams are not well documented. We investigated if laparoscopic teams operating under pleasant acoustic conditions would perform better than under noisy conditions. METHODS: We recruited 114 surgical residents and built 57 two-person teams. Each team was required to perform two laparoscopic tasks (object transportation and collaborative suturing) on a simulation training box under music, neutral, and noisy acoustic conditions. Data were extracted from video recordings of each performance for analysis. Task performance was measured by the duration of time to complete a task and the total number of errors, and objective performance scores. The measures were compared over the three acoustic conditions. RESULTS: A music environment elicited higher performance scores than a noisy environment for both the object transportation (performance score: 66.3 ± 8.6 vs. 57.6 ± 11.2; p < 0.001) and collaborative suturing tasks (78.6 ± 5.4 vs. 67.2 ± 11.1; p < 0.001). Task times in the music and noisy environments was subtracted to produce a music-noisy difference time. Pearson correlation coefficient analysis showed a significant negative relationship between the team experience score and the music-noisy difference time on the object transportation (r = - 0.246, p = 0.046) and collaborative suturing tasks (r = - 0.248, p = 0.044). CONCLUSIONS: As to individuals, music enhances the performance of a laparoscopy team while a noisy environment worsens performance. The negative correlation between team experience and music-noisy difference time suggests that laparoscopy teams composed of experienced surgeons are less likely affected by an acoustic distraction than the noisy teams. Team resistance to acoustic distraction may lead to a new way for assessing team skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 tête enseignante, 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 ».