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Enregistrement W2033924181 · doi:10.1097/mcc.0b013e32833e9731

Team working in intensive care: current evidence and future endeavors

2010· review· en· W2033924181 sur OpenAlexaff
Joanne Richardson, Michael West, Brian H. Cuthbertson

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Critical Care · 2010
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCurrent (fluid)Intensive careIntensive care medicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: It has recently been argued that the future of intensive care medicine will rely on high quality management and teamwork. Therefore, this review takes an organizational psychology perspective to examine the most recent research on the relationship between teamwork, care processes, and patient outcomes in intensive care. RECENT FINDINGS: Interdisciplinary communication within a team is crucial for the development of negotiated shared treatment goals and short-team patient outcomes. Interventions for maximizing team communication have received substantial interest in recent literature. Intensive care coordination is not a linear process, and intensive care teams often fail to discuss how to implement goals, trigger and align activities, or reflect on their performance. Despite a move toward interdisciplinary team working, clinical decision-making is still problematic and continues to be perceived as a top-down and authoritative process. The topic of team leadership in intensive care is underexplored and requires further research. SUMMARY: Based on findings from the most recent research evidence in medicine and management, four principles are identified for improving the effectiveness of team working in intensive care: engender professional efficacy, create stable teams and leaders, develop trust and participative safety, and enable frequent team reflexivity.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,352
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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