Barriers and enablers to effective interprofessional teamwork in the operating room: A qualitative study using the Theoretical Domains Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effective teamwork is critical for safe, high-quality care in the operating room (OR); however, teamwork interventions have not consistently resulted in the expected gains for patient safety or surgical culture. In order to optimize OR teamwork in a targeted and evidence-based manner, it is first necessary to conduct a comprehensive, theory-informed assessment of barriers and enablers from an interprofessional perspective. METHODS: This qualitative study was informed by the Theoretical Domains Framework (TDF). Volunteer, purposive and snowball sampling were conducted primarily across four sites in Ontario, Canada and continued until saturation was reached. Interviews were recorded, transcribed, and de-identified. Directed content analysis was conducted in duplicate using the TDF as the initial coding framework. Codes were then refined whereby similar codes were grouped into larger categories of meaning within each TDF domain, resulting in a list of domain-specific barriers and enablers. RESULTS: A total of 66 OR healthcare professionals participated in the study (19 Registered Nurses, two Registered Practical Nurses, 17 anaesthesiologists, 26 surgeons, two perfusionists). The most frequently identified teamwork enablers included people management, shared definition of teamwork, communication strategies, positive emotions, familiarity with team members, and alignment of teamwork with professional role. The most frequently identified teamwork barriers included others' personalities, gender, hierarchies, resource issues, lack of knowledge of best practices for teamwork, negative emotions, conflicting norms and perceptions across professions, being unfamiliar with team members, and on-call/night shifts. CONCLUSIONS: We identified key factors influencing OR teamwork from an interprofessional perspective using a theoretically informed and systematic approach. Our findings reveal important targets for future interventions and may ultimately increase their effectiveness. Specifically, achieving optimal teamwork in the OR may require a multi-level intervention that addresses individual, team and systems-level factors with particular attention to complex social and professional hierarchies.
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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 | 0,017 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».