Optimizing Outcomes in Urologic Surgery: Intraoperative Environmental, Behavioral, and Performance Considerations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Intraoperative surgical outcomes are influenced by a wide variety of environmental, provider and institutional factors. There is little in the current literature that provides guidance for practitioners interested in adapting these factors to improve the quality of the urological care they provide. METHODS: A multidisciplinary panel of subject matter experts (urologists, nurses, anesthesiologists) was convened to evaluate the existing literature, create a white paper, and disseminate this to providers and institutions to fuel quality improvement efforts in urological surgery. Focusing on intraoperative environmental, behavioral and performance factors, a narrative review was performed, highlighting practical interventions when available. RESULTS: Intraoperative performance is optimized by encouraging a culture of safety, improving intraoperative teamwork, thoughtfully navigating conflict and disruptive behavior, improving surgeon ergonomics, minimizing noise/distractions and engaging in ongoing technical performance improvement. In addition, practical tools are provided to assist in the challenging task of quality improvement in the surgical context. CONCLUSIONS: We summarize the influence of organizational culture, environment and behavior on surgical performance and outcomes. This work is intended to support local quality improvement efforts by educating the urological community regarding less well-known environmental, behavioral and institutional factors that influence surgical performance and patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle