Exploring a novel approach to assessing surgical team collaboration: Evidence of brain activity synchronization
Notice bibliographique
Résumé
Interpersonal brain synchronization (IBS) has emerged as a significant concept in understanding collaborative team dynamics, with functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) proving to be a vital tool in its assessment. This review aims to collate and analyze the literature on the application of fNIRS in various team settings, emphasizing its potential utility in surgical environments. A thorough search and screening process across multiple databases resulted in 17 studies being reviewed, with a focus on the utilization of fNIRS to measure IBS in different collaborative tasks. This review examined the tasks employed, participant demographics, organizational structures of teams, methodologies for IBS measurement, and correlations between brain synchronization and behavioral measurements. FNIRS emerged as a non-invasive, cost-effective, and portable tool, predominantly used to assess IBS in pair-based tasks with a variety of participant demographics. Wavelet transform coherence was the primary method used for measuring synchronization, particularly in the prefrontal brain region. A consistent correlation was found between increased brain synchronization and enhanced team performance, underscoring the potential of fNIRS in understanding and optimizing team dynamics. This review establishes fNIRS as a promising tool for investigating the neural mechanisms underlying team cooperation, providing invaluable insights for potential applications in surgical settings. While acknowledging the limitations in the current literature, the review highlights the need for further research with larger sample sizes and varied task complexities to solidify the understanding of IBS and its impact on team performance. The ultimate goal is to leverage fNIRS in assessing and improving surgical team dynamics, contributing to improved patient outcomes and safety.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».