MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2523661846 · doi:10.1002/bjs.10295

Cluster randomized trial to evaluate the impact of team training on surgical outcomes

2016· article· en· W2523661846 sur OpenAlexfundno aff
Antoine Duclos, J.-L. Peix, Vincent Piriou, Pauline Occelli, A. Denis, Stéphanie Bourdy, Matthew J. Carty, Atul A. Gawande, F. Debouck, Cristina Vacca, J.‐C. Lifante, Cyrille Colin, Philippe Aegerter, A. Aouifi, D Arickx, François Aubart, Dominique Baudrin, William R. Berry, C Beuvry, Françis Bonnet, Laetitia Bouveret, Philippe Cabarrot, E Cames, Jack G. Caton, M-C Chenitz, F Clergues, J-M Coudray, M Damiens, C. Dauzac, Bertrand Debono, B De Germay, A-C Deleforterie, J-F Desrousseaux, M-P Didelot, B Doat, Nabila-Yasmine Domingo-Saidji, Pierre Durieux, M.-H. Fessy, P. Hardy, Pascal Cariven, N Fontas, P Ganansia, Frédérique Giraud, G Gostiaux, S Habi, Sei Haga, A. Houlgatte, Marc G. Jaffe, Jean‐Pierre Jourdan, N Kaczmarek, S Lamblin, C Level, E Liaras, J-C Lifante, Stuart R. Lipsitz, C Majchrzak, Bernard Malavaud, Thibaut Mariaux de Serres, X. Martin, Catherine Martinet, B Maupetit, Philippe Michel, A Movondo, B Naamani, R. Nacry, Serge Olousouzian, Pierre Papin, J-C Paquet, A Parfaite, François Pattou, E Pavy, H. Petit, Sébastien Pierre, Benjamin Pradère, Matthew G. Quesne, Y Radola, A. Raould, Frédéric Rongièras, Isabelle Rouquette, Victoria Sanders, Florence Sens, S. Surmont, C Sicre, D Tabur, P Targosz, D. Théry, N Toppan, Gorka Usandizaga, Carmine Vacca, I Verheyde, F. Zadegan

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British ColumbiaMinistère de la Santé
Mots-clésMedicineCrew resource managementChecklistOdds ratioRandomized controlled trialOddsPatient safetyCluster (spacecraft)Cluster randomised controlled trialAdverse effectEmergency medicineIntervention (counseling)Physical therapyAviationSurgeryHealth careNursingInternal medicineLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,280 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish journal of surgeryMême sujetTrauma and Emergency Care StudiesTravaux en français237 207