The (commercialised) experience of operating: Embodied preferences, ambiguous variations and explaining widespread patient harm
Notice bibliographique
Résumé
This article provides a detailed account of how surgeons perceived and used a device-procedure that caused widespread patient harm: transvaginal mesh for the treatment of pelvic floor disorders in women. Drawing from interviews with 27 surgeons in Canada, the UK, the United States and France and observations of major international medical conferences in North America and Europe between 2015 and 2018, we describe the commercially driven array of operative variations in the use of transvaginal mesh and show that surgeons' understanding of their hands-on, sensory experience with these variations is central to explaining patient harm. Surgeons often developed preferences for how to manage actual and anticipated dangers of transvaginal mesh procedures through embodied operative adjustments, but collectively the meaning of these preferences was fragmented, contested and deferred. We critically reflect on surgeons' understandings of their operative experience, including the view that such experience is not evidence. The harm in this case poses a challenge to some ways of thinking about uncertainty and errors in medical sociology, and calls for attention to a specific feature of surgical work: the extent and persistence of operative practices that elude classification as right or wrong but are still most certainly better and worse.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,051 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».