Teamwork Assessment Tools in Obstetric Emergencies
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Team-based training and simulation can improve patient safety, by improving communication, decision making, and performance of team members. Currently, there is no general consensus on whether or not a specific assessment tool is better adapted to evaluate teamwork in obstetric emergencies. The purpose of this qualitative systematic review was to find the tools available to assess team effectiveness in obstetric emergencies. METHODS: We searched Embase, Medline, PubMed, Web of Science, PsycINFO, CINAHL, and Google Scholar for prospective studies that evaluated nontechnical skills in multidisciplinary teams involving obstetric emergencies. The search included studies from 1944 until January 11, 2016. Data on reliability and validity measures were collected and used for interpretation. A descriptive analysis was performed on the data. RESULTS: Thirteen studies were included in the final qualitative synthesis. All the studies assessed teams in the context of obstetric simulation scenarios, but only six included anesthetists in the simulations. One study evaluated their teamwork tool using just validity measures, five using just reliability measures, and one used both. The most reliable tools identified were the Clinical Teamwork Scale, the Global Assessment of Obstetric Team Performance, and the Global Rating Scale of performance. However, they were still lacking in terms of quality and validity. CONCLUSIONS: More work needs to be conducted to establish the validity of teamwork tools for nontechnical skills, and the development of an ideal tool is warranted. Further studies are required to assess how outcomes, such as performance and patient safety, are influenced when using these tools.
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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 | 0,049 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».