The team briefing: setting up relational coordination for your resuscitation
Notice bibliographique
Résumé
[Extract]<br/>“Ring. Ring…” You watch the charge nurse, James, pick up the paramedic patch phone. He listens intently then replies, “alright, see you soon.” James tells you that paramedics are ten minutes out with a 77-year-old male driver from a motor vehicle collision at highway speeds. The patient has obvious head and chest injuries, is GCS 13 and hemodynamically stable. The trauma alert is activated and the team starts to gather…how do you prepare?<br/>The concept of briefing resuscitation teams is not novel, but there has been renewed energy towards improving those briefings as better understanding of team behaviours and non-clinical resuscitation skills have emerged [1-4]. Effective briefings have reduced mortality in surgical patients and have been shown to reduce the time to critical team tasks within a simulated resuscitation environment [5,6]. One proposed mechanism for benefit is the construction of a “shared mental model” amongst team members [2,4]. In a recent publication in Clinical and Experimental Emergency Medicine, Reid et al. advocated for the incorporation of the “zero-point survey” (ZPS) as an antecedent to the longstanding and familiar primary survey. The ZPS includes consideration of personal and environmental factors as well as a critical team component, the briefing [4]. The authors associated with the ZPS humbly acknowledged a lack of empirical evidence for which to support their approach. We thought we might further explore and support the theoretical footing.<br/>In this commentary we apply a macro-organizational theory, relational coordination, to a micro-level issue, caring for a single patient, to explore team briefings. We use experience from a large ethnographic study of a trauma service to support the concept of team briefings in the resuscitation setting for reasons that relate to, but go beyond, the “shared mental model.”
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».