一个认知任务分析的专家外科医生执行机器人粗的胃绕道手术
Karan Grover1, Daniel Praise Mowoh2, Hamza Nasir Chatha3
1Department of Surgery, University Hospitals Cleveland Medical Center, 11100 Euclid Ave, Lakeside 7, Cleveland, OH, 44106-5047, USA. Karan.Grover@gmail.com.
Surgical endoscopy
|September 13, 2023
概括
本研究定义了机器人Roux-en-Y胃绕道 (RRNY) 的任务和技能. 它为培训和评估执行这种复杂的减肥手术的外科医生创造了一个框架.
科学领域:
- 腹部外科 腹部外科
- 最少侵入性的手术
- 外科教育的外科教育
背景情况:
- 机器人Roux-en-Y胃绕道 (RRNY) 需要广泛的专业知识.
- 对RRNY任务和决策的结构化理解对于安全有效的执行至关重要.
研究的目的:
- 定义RRNY所涉及的具体任务,子任务,决策点和潜在的陷.
- 制定一个基础框架,用于培训和客观评估RRNY外科医生.
主要方法:
- 采用层次和认知任务分析的定性研究.
- 半结构化采访与专家减肥外科医生,补充了文学和视频资源.
- 对转录的数据,现场观测和专家采访进行主题分析.
主要成果:
- 在八个主要程序步骤中确定了83个子任务,75个潜在错误,60个技术提示和15个决策点.
- 阐明了最佳RRNY表现所必需的九个关键认知行为.
- 综合了基于各种数据源的概念框架,包括专家经验 (中位数为424个RRNY案例).
结论:
- 本研究建立了一个全面的框架,详细介绍了安全有效的RRNY性能的基本要素.
- 开发的框架可以作为训练新手外科医生机器人减肥手术的基础工具.
