Interventions for improving teamwork in intrapartum care: a systematic review of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The labour and delivery environment relies heavily on interdisciplinary collaboration from anaesthesiologists, obstetricians and nurses or midwives to deliver optimal patient care. A large number of adverse events in obstetrics are associated with failure in communication and teamwork among team members, with substantive consequences. The objective of this study is to perform a systematic review of interventions aimed at improving teamwork in obstetrics. METHODS: This systematic review identified and assessed randomised controlled trials (RCTs) of interventions aimed at improving teamwork among interdisciplinary teams in obstetrical care. Medline, CENTRAL, CINAHL and Embase were searched for studies evaluating one of: patient outcomes, team performance or processes of clinical efficiency. Identified citations were reviewed in duplicate for eligibility. RESULTS: Nine RCTs met the inclusion criteria; five of these RCTs were conducted under simulated clinical environments. Simulation-based teamwork training interventions were the most represented (n=7 studies, 3047 healthcare providers (HCPs), 107 782 births), followed by checklists (n=1 study, 136 HCPs) and an electronic-based decision support tool (n=1 study, 296 HCPs). Simulation-based teamwork training was found to improve team performance in 100% of relevant studies (3 of 3 studies assessing team performance) and patient morbidity in 75% of relevant studies (3 of 4 studies assessing patient morbidity). However, no direct mortality benefit was identified among all the studies reviewed. Studies were assessed to be of low-moderate quality and had significant limitations in their study designs. CONCLUSION: While the evidence is still limited and from low to moderate quality RCTs, simulation-based teamwork interventions appear to improve team performance and patient morbidity in labour and delivery care. PROSPERO TRIAL REGISTRATION NUMBER: CRD42018090452.
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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 | 0,047 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».