Cluster randomized trial to evaluate the impact of team training on surgical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The application of safety principles from the aviation industry to the operating room has offered hope in reducing surgical complications. This study aimed to assess the impact on major surgical complications of adding an aviation-based team training programme after checklist implementation. METHODS: A prospective parallel-group cluster trial was undertaken between September 2011 and March 2013. Operating room teams from 31 hospitals were assigned randomly to participate in a team training programme focused on major concepts of crew resource management and checklist utilization. The primary outcome measure was the occurrence of any major adverse event, including death, during the hospital stay within the first 30 days after surgery. Using a difference-in-difference approach, the ratio of the odds ratios (ROR) was estimated to compare changes in surgical outcomes between intervention and control hospitals. RESULTS: Some 22 779 patients were enrolled, including 5934 before and 16 845 after team training implementation. The risk of major adverse events fell from 8·8 to 5·5 per cent in 16 intervention hospitals (adjusted odds ratio 0·57, 95 per cent c.i. 0·48 to 0·68; P < 0·001) and from 7·9 to 5·4 per cent in 15 control hospitals (odds ratio 0·64, 0·50 to 0·81; P < 0·001), resulting in the absence of difference between arms (ROR 0·90, 95 per cent c.i. 0·67 to 1·21; P = 0·474). Outcome trends revealed significant improvements among ten institutions, equally distributed across intervention and control hospitals. CONCLUSION: Surgical outcomes improved substantially, with no difference between trial arms. Successful implementation of an aviation-based team training programme appears to require modification and adaptation of its principles in the context of the the surgical milieu. Registration number: NCT01384474 (http://www.clinicaltrials.gov).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».