Improving Operating Room Efficiency in Otolaryngology–Head and Neck Surgery: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: One minute of operating room (OR) time costs $36 to 37. However, ORs are notoriously inefficient. There is growing literature on improving OR efficiency, but no formal review of this topic within otolaryngology has been performed. This study reviews and synthesizes the current literature on improving OR efficiency within otolaryngology. DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, Web of Science, CINAHL, Cochrane Library, preprints.org, and medRxiv were searched on November 4, 2022. REVIEW METHODS: Published English studies were included if they reported on metrics for improving OR efficiency within otolaryngology. There were no publication date restrictions. Articles were screened by 2 reviewers. Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis reporting for scoping reviews was followed. RESULTS: The search yielded 9316 no-duplicate articles; 129 articles were included. Most of the studies reported on head and neck procedures (n = 52/129). The main tactics included surgical considerations: hemostatic devices, techniques, and team/simultaneous approaches; anesthetic considerations: local anesthetic and laryngeal mask airways; procedure location considerations: procedures outside of the OR and remote technologies; standardization: equipment, checklists, and personnel; scheduling considerations: use of machine learning for booking, considering patient/surgeon factors, and utilizing dedicated OR time/multidisciplinary teams for on-call cases. CONCLUSION: The current literature brings to attention numerous strategies for improving OR efficiency within otolaryngology. Applying these strategies and implementing novel techniques to manage surgical cases may assist in offloading overloaded health care systems and improving access to care while facilitating patient safety and outcomes. Anticipated barriers to implementation include resistance to change, funding, and the current strain on health care systems and providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».