Effect of Operating Room Personnel Generation on Perceptions and Responses to Surgeon Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Background Little is known regarding the impact of operating room (OR) personnel generation on their perceptions to various surgeon behaviors. We aimed to characterize these relationships by evaluating their responses to 5 realistic intraoperative scenarios. Methods Operating room personnel were asked to assess surgeon OR behavior across a standardized set of 5 scenarios via an online survey. For each scenario, respondents were asked to identify the behavior as either acceptable, unacceptable but would ignore, unacceptable and would confront the surgeon, or unacceptable and would report to management. Chi-squared analyses were used to compare responses to surgeon behavior with respondent generation. Results There were 3101 respondents, of which 41% of respondents were baby boomers (n = 1280), 31% were generation (Gen) X (n = 955), and 28% were Gen Y (n = 866). Overall, when compared to Gen X or Gen Y, baby boomers were significantly more likely to find surgeon behaviors of impatience ( P < .001), being late for a case ( P < .001), swearing in the OR ( P < .001), and shouting with a bleeding patient ( P = .001) to be inappropriate and would talk to the surgeon. Alternatively, Gen Y respondents were more likely to find fault with surgeon behaviors that deviate from rules and regulations, such as forgetting a time-out ( P = .001), when compared to baby boomers and Gen X respondents. Discussion Results of our study demonstrate that OR personnel generation affects their perceptions and response to surgeon behavior. Understanding these tendencies can guide efforts to improve OR interactions among team members.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».