Operative length independently affected by surgical team size: data from 2 Canadian hospitals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge of the composition of a surgical team is the premise for studying efficiency inside the operating room. METHODS: To investigate the team composition in general surgery procedures, we retrospectively reviewed procedures performed by an expert general surgeon in 2007-08 at 2 tertiary hospitals. For each patient, demographic characteristics, procedure type, team members and procedure length were extracted from intraoperative nursing records. We assessed procedure complexity using a calculated index. Multiple logistic regressions were performed to assess the association between procedure length and team size after adjusting for procedure complexity and patient condition. RESULTS: For the 587 procedures reviewed, the mean procedure length was 88 (standard deviation [SD] 51) minutes. On average, 8 team members (range 4-14), including surgeons, anesthesiologists, nurses and other specialists, were involved in each procedure. Only 47 (8%) procedures were performed by 1 surgeon. Most were performed by 2 (295 [50%]) or 3 surgeons (214 [36%]). Half the team members were nurses (mean 4, range 1-7). Both the complexity of the operation and the team size affected the procedure length significantly. When procedure complexity and patient condition were constant, adding 1 team member predicted a 7-minute increase in procedure length. CONCLUSION: This study demonstrates that a frequent change of core team members has a negative impact on surgical performance. Management strategies need to improve to optimize team efficiency in the operating room.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 découle