ASSESSMENT FRAMEWORK TO MEASURE ORTHOPAEDIC SURGICAL TEAM PERFORMANCE
Notice bibliographique
Résumé
It is well-established that surgeon technical skill performance is a key factor in the success of operative interventions, but there has been less emphasis on evaluating the impact of performance of the entire surgical team. To better understand how to train expert surgical teams and reduce variation in patient outcomes, there is a need for assessment tools that capture strengths, weaknesses, and variation in non-technical skill performance of surgical teams. This study aimed to develop an assessment framework that captured variation in intraoperative teamwork performance of orthopaedic surgical teams. The assessment tools were modified from the Observational Teamwork Assessment for Surgery (OTAS) and included the teamwork constructs of communication, collaboration, coordination, leadership, and monitoring. Assessment tools were developed for four surgical sub-teams: surgery, nursing, radiation technology, and anesthesia. To establish content evidence and modify the tools to suit our context, the study team met with experts from each surgical sub-team and observed cases both in-person and via video. Expert raters from each sub-team assessed teamwork performance from recordings of hip fracture cases for five months. Assessments were conducted using audio, video, intraoperative imaging, and patient monitoring data captured using OR Black Box technology (Surgical Safety Technologies, Toronto, Canada). The study team modified the assessment tools based on expert rater feedback on the content, language, and usability of the tools. The assessment tools include task-specific checklists and global ratings of the five teamwork constructs for each sub-team. Checklist scores across all teamwork constructs for the surgical, nursing, radiation technology, and anesthesia sub-teams were 78% (SD = 35), 43% (SD = 30), 71% (SD = 36), and 65% (SD = 25), respectively. Average global ratings (on a 3-point scale) across all teamwork constructs for the surgical, nursing, and radiation technology sub-teams were 2.00 (SD = 0.00), 2.01 (SD = 0.62), 2.36 (SD = 0.56), and 2.66 (SD = 0.49), respectively. The standard deviations for the average checklist and global rating scores indicate variation in teamwork performance for each sub-team for all but one measure (global ratings for the surgical team). Finding variation in performance is important, as it suggests that our assessments are capturing meaningful differences in teamwork that could result in varied outcomes for patients. Ongoing validation of the assessment framework will include analyzing the internal structure of the assessment tools and exploring how the scores relate to other measures of team performance. Future work will use the assessment framework to identify aspects of team performance that impact outcomes for hip fracture patients to inform the development and training of expert surgical teams.
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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 | 0,037 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».