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Enregistrement W4295233496 · doi:10.1111/anae.15813

Prevalence and commonality of non‐technical skills and human factors in airway management guidelines: a narrative review of the last 5 years

2022· review· en· W4295233496 sur OpenAlexaff
D. A. Edelman, Laura V. Duggan, Shannon L. Lockhart, Stuart Marshall, Melody Turner, David Brewster

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensProvidence Health CareSt. Paul's HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMonash University
Mots-clésMedicineGuidelineRelevance (law)MEDLINEAirway managementHuman factors and ergonomicsNarrative reviewAirwayPoison controlIntensive care medicineMedical emergencyPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary aim of this review was to identify, analyse and codify the prominence and nature of human factors and ergonomics within difficult airway management algorithms. A directed search across OVID Medline and PubMed databases was performed. All articles were screened for relevance to the research aims and according to predetermined exclusion criteria. We identified 26 published airway management algorithms. A coding framework was iteratively developed identifying human factors and ergonomic specific words and phrases based on the Systems Engineering Initiative for Patient Safety model. This framework was applied to the papers to delineate qualitative and quantitative results. Our results show that human factors are well represented within recent airway management guidelines. Human factors associated with work systems and processes featured more prominently than user and patient outcome measurement and adaption. Human factors are an evolving area in airway management and our results highlight that further considerations are necessary in further guideline development.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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