Teaching operating room conflict management to surgeons: clarifying the optimal approach
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Conflict management has been identified as an essential competence for surgeons as they work in operating room (OR) teams; however, the optimal approach is unclear. Social science research offers two alternatives, the first of which recommends that task-related conflict be managed using problem-solving techniques while avoiding relationship conflict. The other approach advocates for the active management of relationship conflict as it almost always accompanies task-related conflict. Clarity about the optimal management strategy can be gained through a better understanding of conflict transformation, or the inter-relationship between conflict types, in this specific setting. The purpose of this study was to evaluate conflict transformation in OR teams in order to clarify the approach most appropriate for an educational conflict management programme for surgeons. METHODS: A constructivist grounded theory approach was adopted to explore the phenomenon of OR team conflict. Narratives were collected from focus groups of OR nurses and surgeons at five participating centres. A subset of these narratives involved transformation between and within conflict types. This dataset was analysed. RESULTS: The results confirm that misattribution and the use of harsh language cause conflict transformation in OR teams just as they do in stable work teams. Negative emotionality was found to make a substantial contribution to responses to and consequences of conflict, notably in the swiftness with which individuals terminated their working relationships. These findings contribute to a theory of conflict transformation in the OR team. CONCLUSIONS: There are a number of behaviours that activate conflict transformation in the OR team and a conflict management education programme should include a description of and alternatives to these behaviours. The types of conflict are tightly interwoven in this setting and thus the most appropriate management strategy is one that assumes that both types of conflict will exist and should be managed actively.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,085 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,017 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».