Interdisciplinary Operating Room Ergonomics Needs and Priorities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine perceived operating room (OR) ergonomics facilitators and barriers, with a focus on the interdisciplinary team. BACKGROUND: Poor ergonomics causes musculoskeletal injuries affecting all OR staff with repercussions on patient care, outcomes, and sustainability. Lack of ergonomic awareness and education are risk factors. METHODS: We conducted a self-administered web-based survey of OR nurses, surgeons, and anesthesiologists at a single center (n = 238). We developed a questionnaire through item generation and reduction, followed by reliability and validity testing. RESULTS: Response rate was 53.8%. Respondents perceived that on average 80% of nurses, 70% of surgeons, and 40% of anesthesiologists experienced musculoskeletal (MSK) injuries, with no difference in professional groups' perceptions. Guideline ergonomics interventions were rarely used (<25%) except for specialized clothing (33%), equipment repositioning (59%), and seating (37%), though perceived as beneficial by 80% to 90%. Reported barriers to optimal ergonomics were organizational/structural (lack of time, space, equipment, funding), whereas solutions were individual. Fear of unfavorable perceptions from others was a concern for 62%. Teams discussing, prioritizing, monitoring, or helping with ergonomics was indicated by <50%. Individual ergonomic adaptations were perceived as convenience by other staff. CONCLUSIONS: While structural/organizational issues are reported as barriers to ergonomics, solutions appear as individual responsibilities. Team dynamics did not prioritize nor support ergonomics. Education tools leveraging the interdisciplinary team are warranted. This work will be supplemented by interviews and live observations to build tailored educational tools for OR teams.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».