Measuring the teamwork performance of operating room teams: a systematic review of assessment tools and their measurement properties
Notice bibliographique
Résumé
Teamwork is fundamental to surgical patient safety but is inconsistently measured. While many tools have been developed for elective intraoperative situations, it is unclear which is the most robust. This systematic review aimed to identify tools to measure the teamwork of operating room teams. Studies were included if they examined the measurement properties of these tools. PsycINFO, Embase (via OVID), CINAHL, ERIC, Medline and Medline in Process (via OVID) were searched through to May 3, 2019, as were reference lists of included studies and previously published relevant reviews. Retrieved articles were screened and data extracted in duplicate by two independent reviewers. Quality was assessed using the COSMIN checklist. Of the 2121 references identified, 14 studies of six assessment tools were included. Tools were validated across various specialties, mostly in clinical rather than simulated settings. The Observational Teamwork Assessment for Surgery (OTAS) and Operating Theater Team Non-Technical Skills Assessment Tool (NOTECHS) were the most frequently investigated tools. Though acceptable for assessing teamwork, both NOTECHS and OTAS rely on the questionable assumption that the teamwork of a team is equivalent to the sum of individual performances. Future studies may investigate other assessment tools that assess the whole team as the unit of analysis along with the potential of these tools to provide healthcare providers with meaningful feedback in clinical practice.
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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 | 0,026 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».