How Surgeons Think to Avoid Error: A Case Study of the Neurovascular Bundle Sparing During a Robotic Prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To illustrate how experts efficiently navigate a "slowing down moment" to obtain optimal surgical outcomes using the neurovascular bundle sparing during a robotic prostatectomy as a case study. DESIGN: A series of semistructured interviews with four expert uro-oncologists were completed using a cognitive task analysis methodology. Cognitive task analysis, CTA, refers to the interview and extraction of a general body of knowledge. Each interview participant completed four 1 to 2-hour semistructured CTA interviews. The interview data were then deconstructed, coded, and analyzed using a grounded theory analysis to produce a CTA-grid for a robotic prostatectomy for each surgeon, with headings of: surgical steps, simplification maneuvers, visual cues, error/complication recognition, and error/complication management and avoidance. SETTING: The study took place at an academic teaching hospital located in an urban center in Canada. PARTICIPANTS: Four expert uro-oncologists participated in the study. RESULTS: Visual cues, landmarks, common pitfalls, and technique were identified as the 4 key components of the decision-making happening during a slowing down moment in the neurovascular bundle sparing during a robotic prostatectomy. CONCLUSION: The data obtained from the CTA is novel information identifying patterns and cues that expert surgeons use to inform their surgical decision-making and avoid errors. This decision-making knowledge of visual cues, landmarks, common pitfalls and techniques is also generalizable for other surgical subspecialties. Surgeon educators, surgical teaching programs and trainees looking to improve their decision-making skills could use these components to guide their educational strategies.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 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 ».