Exploring human factors in the operating room: scoping review of training offerings for healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human factors (HF) integration can improve patient safety in the operating room (OR), but the depth of current knowledge remains unknown. This study aimed to explore the content of HF training for the operative environment. METHODS: We searched six bibliographic databases for studies describing HF interventions for the OR. Skills taught were classified using the Chartered Institute of Ergonomics and Human Factors (CIEHF) framework, consisting of 67 knowledge areas belonging to five categories: psychology; people and systems; methods and tools; anatomy and physiology; and work environment. RESULTS: Of 1851 results, 28 studies were included, representing 27 unique interventions. HF training was mostly delivered to interdisciplinary groups (n = 19; 70 per cent) of surgeons (n = 16; 59 per cent), nurses (n = 15; 56 per cent), and postgraduate surgical trainees (n = 11; 41 per cent). Interactive methods (multimedia, simulation) were used for teaching in all studies. Of the CIEHF knowledge areas, all 27 interventions taught 'behaviours and attitudes' (psychology) and 'team work' (people and systems). Other skills included 'communication' (n = 25; 93 per cent), 'situation awareness' (n = 23; 85 per cent), and 'leadership' (n = 20; 74 per cent). Anatomy and physiology were taught by one intervention, while none taught knowledge areas under work environment. CONCLUSION: Expanding HF education requires a broader inclusion of the entirety of sociotechnical factors such as contributions of the work environment, technology, and broader organizational culture on OR safety to a wider range of stakeholders.
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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 | 0,018 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».