使用人工智能分析评估和修改手术室中的外科医生人体工学
研究概览
详细说明
该研究致力于确定外科医生在手术室中可能导致与工作相关的肌肉骨骼疾病的行为。 这包括在手术室工作时姿势不当以及在姿势不当上花费的时间。 该研究还试图确定疲劳是否与工作相关的肌肉骨骼疾病有关。
采用受试者内前后设计来评估 1) 住院医师和主治外科医生随着时间的推移和不同类型的手术任务从手术室视频分析中获得的聚合风险数据模式，2) 快速上肢评估的并发可靠性评估和根据软件和视觉分析计算出的快速全身评估分数，3) 审查 SOTER 任务人体工程学输出后疼痛数据的变化。 还将评估在手术室中使用该系统进行开放式和腹腔镜手术的可行性。
研究小组将收集数据、进行评估、从自监调查中收集信息，并对 20 名外科医生在手术室中的活动进行视频记录。 视频记录将进行测量，以评估与工作相关的肌肉骨骼疾病的风险因素。 在第五个手术病例之后，研究团队通过审查视频记录中建立的测量结果来完成教育干预，并提供有关外科医生人体工程学的简短介绍。 提供了每个受试者观察到的身体姿势的摘要。 干预后，将以之前病例的方式观察另外五个手术病例，以确定人体工程学风险的变化。
研究类型
注册 (估计的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
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Florida
-
Gainesville、Florida、美国、32610
- UF Health at Shands hospital
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Gainesville、Florida、美国、32610
- UF Health Shands Hospital at the University of Florida
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
描述
纳入标准：
• 由急症护理外科部门的外科医生进行的任何普通外科手术病例。 这些病例将在当天指定的“急症护理手术室”中进行。
排除标准：
- 外科主治医师或住院医师未签署知情同意书以在手术过程中记录该人的任何手术病例。
- 手术主治人员认为不适合录像或录像可能干扰手术过程的任何手术病例
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：其他
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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其他：急症护理外科主治医师和住院医师
参与者将被要求在拍摄时对 5 个病例进行正常的手术工作。 将使用 SoterTask™ 软件收集数据，该软件计算风险的瞬时数据和总体风险水平。 还计算两个标准人体工程学风险评估：快速上肢评估（RULA）或快速全身评估（REBA）。 这两项评估都是当前确定人体工学风险水平的最佳实践标准。 SoterTask 计算出的 RULA 和 REBA 数据将与研究团队根据工作任务的相同视频记录评估的分数进行比较。 在第五个手术病例之后，参与者将观看外科人体工程学的教育演示，并回顾从人体工程学测量系统总结的数据，其中包括他们的运动视频，以及突出显示高风险角度和运动（包括腿部、手臂、颈部和背部）的视觉指南。 |
在与参与者的单独会议期间，将提供简短的演示以供审查。
参与者将观看其动作的视频，并带有突出显示高风险角度和动作的视觉指南。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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通过人工智能软件计算的基于视频的分析以及快速上肢评估 (RULA) 和快速全身评估 (REBA) 的评估者评估来确定人体工程学风险
大体时间：1年
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通过基于视频的分析来确定手术主治人员和住院医生在开放式和腹腔镜手术期间所经历的人体工程学风险
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1年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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查看视频捕获和风险数据后人体工学风险的变化
大体时间：1年
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在审查视频捕获和通过人工智能算法整理的风险数据后，确定人体工程学风险是否有任何变化
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1年
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Philip Efron, MD、University of Florida
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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