Using the Operating Room Black Box to Assess Surgical Team Member Adaptation Under Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Identify how surgical team members uniquely contribute to teamwork and adapt their teamwork skills during instances of uncertainty. BACKGROUND: The importance of surgical teamwork in preventing patient harm is well documented. Yet, little is known about how key roles (nurse, anesthesiologist, surgeon, and medical trainee) uniquely contribute to teamwork during instances of uncertainty, particularly when adapting to and rectifying an intraoperative adverse event (IAE). METHODS: Audiovisual data of 23 laparoscopic cases from a large community teaching hospital were prospectively captured using OR Black Box. Human factors researchers retrospectively coded videos for teamwork skills (backup behavior, coordination, psychological safety, situation assessment, team decision-making, and leadership) by team role under 2 conditions of uncertainty: associated with an IAE versus no IAE. Surgeons identified IAEs. RESULTS: In all, 1015 instances of teamwork skills were observed. Nurses adapted to IAEs by expressing more backup behavior skills (5.3× increase; 13.9 instances/hour during an IAE vs 2.2 instances/hour when no IAE) while surgeons and medical trainees expressed more psychological safety skills (surgeons: 3.6× increase; 30.0 instances/hour vs 6.6 instances/hour and trainees: 6.6× increase; 31.2 instances/hour vs 4.1 instances/hour). All roles expressed fewer situation assessment skills during an IAE versus no IAE. CONCLUSIONS: OR Black Box enabled the assessment of critically important details about how team members uniquely contribute during instances of uncertainty. Some teamwork skills were amplified, while others dampened when dealing with IAEs. The knowledge of how each role contributes to teamwork and adapts to IAEs should be used to inform the design of tailored interventions to strengthen interprofessional teamwork.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».