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Enregistrement W4393120212 · doi:10.1136/bmjopen-2023-076000

Qualitative investigation of military surgical resuscitation teams: what are the drivers of success of a rapid response team?

2024· article· en· W4393120212 sur OpenAlexaff
Matthew J. Eckert, Lara Varpio, Michael Soh, Sayra Cristancho

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUnited States Special Operations CommandUniformed Services University of the Health Sciences
Mots-clésThematic analysisMedicineQualitative researchFunction (biology)Health careNursingMedical educationMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This qualitative study explores the characteristics of a specialised military medical rapid response team (MRRT), the surgical resuscitation team (SRT). Despite mixed evidence of efficacy, civilian MRRTs are widely employed, with significant variation in structure and function. Recent increased use of these teams to mitigate patient risk in challenging healthcare scenarios, such as global pandemics, mass casualty events and resource-constrained health systems, mandates a reconceptualisation of how civilian MRRTs are created, trained and used. Here, we study the core functions and foundational underpinnings of SRTs and discuss how civilian MRRTs might learn from their military counterparts. DESIGN: Semistructured interview-based study using Descriptive Qualitative Research methodology and Thematic Analysis. SETTING: Remote audio interviews conducted via Zoom. PARTICIPANTS: Participants included 15 members of the United States Special Operations Command SRTs, representing all medical specialties of the SRT as well as operational planners. RESULTS: Adaptability was identified as a core function of SRTs and informed by four foundational underpinnings: mission variability, shared values and principles, interpersonal and organisational trust and highly effective teaming. Our findings provide three important insights for civilian MRRTs: (1) team member roles should not be defined by silos of professional specialisation, (2) trust is a key factor in the teaming process and (3) team principles and values result in and are reinforced by organisational trust. CONCLUSION: This study offers the first in-depth investigation of a unique military MRRT. Important insights that may offer benefit to civilian MRRT practices include enabling the breakdown of traditional division of labour, allowing for and promoting deep interpersonal and professional familiarity, and facilitating a cycle of positive reinforcement between teams and organisations. Future investigation of small team limitations, comparability to civilian MRRTs, and the team relationship to the larger organisation are needed to better understand how these teams function in a healthcare system and translate to civilian practice.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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