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Enregistrement W4400644091 · doi:10.5811/westjem.18012

Assessing Team Performance: A Mixed-Methods Analysis Using Interprofessional in situ Simulation

2024· article· en· W4400644091 sur OpenAlex
Ashley Rider, Sarah R. Williams, Vivien Jones, Daniel Rebagliati, Kimberly Schertzer, Michael A. Gisondi, Stefanie S. Sebok‐Syer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Emergency Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentThematic analysisMedicineMedical educationPsychologyFamily medicineNursingQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Optimizing the performance of emergency department (ED) teams impacts patient care, but the utility of current, team-based performance assessment tools to comprehensively measure this impact is underexplored. In this study we aimed to 1) evaluate ED team performance using current team-based assessment tools during an interprofessional in situ simulation and 2) identify characteristics of effective ED teams. Methods: This mixed-methods study employed case study methodology based on a constructivist paradigm. Sixty-three eligible nurses, technicians, pharmacists, and postgraduate year 2–4 emergency medicine residents at a tertiary academic ED participated in a 10-minute in situ simulation of a critically ill patient. Participants self-rated performance using the Team Performance Observation Tool (TPOT) 2.0 and completed a brief demographic form. Two raters independently reviewed simulation videos and rated performance using the TPOT 2.0, Team Emergency Assessment Measure (TEAM), and Ottawa Crisis Resource Management Global Rating Scale (Ottawa GRS). Following simulations, we conducted semi-structured interviews and focus groups with in situ participants. Transcripts were analyzed using thematic analysis. Results: Eighteen team-based simulations took place between January–April 2021. Raters’ scores were on the upper end of the tools for the TPOT 2.0 (R1 4.90, SD 0.17; R2 4.53, SD 0.27, IRR [inter-rater reliability] 0.47), TEAM (R1 3.89, SD 0.19; R2 3.58, SD 0.39, IRR 0.73), and Ottawa GRS (R1 6.6, SD 0.56; R2 6.2, SD 0.54, IRR 0.68). We identified six themes from our interview data: team member entrustment; interdependent energy; leadership tone; optimal communication; strategic staffing; and simulation empowering team performance. Conclusion: Current team performance assessment tools insufficiently discriminate among high performing teams in the ED. Emergency department-specific assessments that capture features of entrustability, interdependent energy, and leadership tone may offer a more comprehensive way to assess an individual’s contribution to a team’s performance.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,415 · 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