Optimizing Teamwork in the Operating Room: A Scoping Review of Actionable Teamwork Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Suboptimal teamwork in the operating room (OR) is a contributing factor in a significant proportion of preventable complications for surgical patients. Specifying behaviour is fundamental to closing evidence-practice gaps in healthcare. Current teamwork interventions, however, have yet to be synthesized in this way. This scoping review aimed to identify actionable strategies for use during surgery by mapping the existing literature according to the Action, Actor, Context, Target, Time (AACTT) framework. The databases MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online), Embase, Cumulated Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Education Resources Information Center (ERIC), Cochrane, Scopus, and PsycINFO were searched from inception to April 5, 2022. Screening and data extraction were conducted in duplicate by pairs of independent reviewers. The search identified 9,289 references after the removal of duplicates. Across 249 studies deemed eligible for inclusion, eight types of teamwork interventions could be mapped according to the AACTT framework: bundle/checklists, protocols, audit and feedback, clinical practice guidelines, environmental change, cognitive aid, education, and other), yet many were ambiguous regarding the actors and actions involved. The 101 included protocol interventions appeared to be among the most actionable for the OR based on the clear specification of ACCTT elements, and their effectiveness should be evaluated and compared in future work.
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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 | 0,020 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».