Understanding safety threats and resilience supports in the operating room: a mixed-methods protocol study using surgical video analysis and clinician interviews
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Preventable intraoperative adverse events (iAEs) are common despite widespread implementation of surgical quality improvement initiatives. These events often result from the interaction of multiple system-based factors (safety threats, STs) that coalesce to compromise safety. Existing research does not fully capture how STs vary across institutions, and how surgical teams either recover from or anticipate challenges (resilience supports, RSs). Consequently, efforts to design and align interventions are hindered by an incomplete understanding of the system-level contributors to patient safety risks. This study uses a human factors approach to gain a comprehensive understanding of STs and RSs across four hospitals by analysing operating room (OR) video recordings and conducting interviews with clinical teams to contextualise STs and RSs. METHODS AND ANALYSIS: This mixed-method study will analyse 120 surgical video recordings from four hospitals, using a comprehensive multimodal data capture platform, called OR Black Box (ORBB, Surgical Safety Technologies New York City, USA). All ORBB videos will be coded for case information, surgical phase, iAE type and severity. Human factor researchers will then retrospectively identify and code STs and RSs, applying a combined deductive (Systems Engineering Initiative for Patient Safety components: person, tasks, tools/technology, environment, organisation) and inductive approach. Detailed qualitative observations of STs and RSs will be transcribed, with the roles of the involved individuals noted. Quantitative and qualitative cross-institutional comparisons will highlight potential effective interventions (eg, radiofrequency sponge detection wands used during surgical counts) at specific sites, offering insights that could inform potential improvements at other institutions. Additionally, interviews with clinicians at each site will provide contextual insights into the prevalent STs and RSs. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval was obtained from the research ethics boards of: North York General Hospital (REB #2024-0174-993), a large Canadian community academic hospital; Sunnybrook Health Sciences Centre (REB #5779; REB #6688) and Unity Health Toronto (REB #16243), large Canadian academic hospitals and the Panel on Human Subjects Medical Research of Stanford University (IRB #6208), for its large American academic hospital. Results will be published in peer-reviewed journals, presented at conferences and to stakeholders.
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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 | 0,078 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».