了解手术室的安全威胁和弹性支持:使用手术视频分析和临床医生采访的混合方法协议研究

科学领域:

• 人类因素工程 人类因素工程
• 患者安全 患者安全
• 改善外科手术的质量

背景情况:

• 可预防的手术内不良事件 (iAEs) 是常见的,通常源于复杂的基于系统的安全威胁 (STs).
• 现有的研究不足以解决ST和外科团队弹性支持 (RSs) 的机构差异.
• 缺乏对系统层面的患者安全风险贡献者的全面了解,这阻碍了有效的干预设计.

研究的目的:

• 通过使用人为因素方法,全面了解四家医院的安全威胁 (ST) 和弹性支持 (RS).
• 分析手术室 (OR) 视频录像,并进行临床团队采访,以将ST和RS置于背景.
• 识别ST和RS的机构变异,并为开发有针对性的干预提供信息.

主要方法:

• 混合方法研究分析了来自四家医院的120个手术视频记录,使用OR Black Box (ORBB) 平台.
• 视频的回顾编码用于病例信息,手术阶段,IAE类型/严重程度,ST和RS,使用结合的演和归纳方法.
• 对转录的观察和采访进行定性分析,以提供对ST和RS的上下文见解,并使跨机构比较成为可能.

主要成果:

• 在不同机构环境中识别和编码安全威胁 (ST) 和弹性支持 (RS).
• 数量和质量跨机构比较显示ST和RS的变化.
• 了解在特定地点观察到的潜在有效干预措施,例如射频海绵检测棒.

结论:

• 了解ST和RS的相互作用对于提高手术室患者安全至关重要.
• 人为因素的方法,整合视频分析和采访,提供了系统级安全贡献者的全面视图.
• 结果可以为设计和调整有针对性的干预措施提供信息,以减少在不同医疗机构中可预防的手术内不良事件.