A battle for attention: how do emergency physicians respond to interruptions? A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Managing constant interruptions is an intrinsic aspect of emergency medicine practice; however, effective physician responses to mitigate their impact remain unclear. Although interruptions are exceedingly common and closely linked to adverse patient outcomes, the approaches for managing such disruptions have yet to be established. In this study, we aimed to identify how emergency physicians and residents respond to interruptions and the factors influencing their responses. METHODS: We conducted a scoping review to identify how emergency physicians and residents manage interruptions in the emergency department, searching the following databases using controlled vocabulary: Medline, APA PsycInfo, SCOPUS, and PubMed. Data extraction was conducted using the Covidence platform through a standardized and structured process. RESULTS: The scoping review identified 18 relevant articles, the majority of which (12/18) employed observational methods, involving a total of 417 emergency physicians. These observations, amounting to 778.6 h, were conducted across 25 emergency departments in 4 countries. Physicians responded to interruptions through task switching, multitasking, deferral, acknowledgment, and rejection. Their responses were influenced by the nature of the interrupted activity, cognitive load management, use of telecommunications, physicians' perceptions, and the work environment. CONCLUSION: Emergency departments are inherently fast-paced and prone to interruptions; therefore, it is important to better understand how emergency physicians and residents navigate these disruptions. This study explores how physicians respond to interruptions and provides insights to support clinicians in identifying and developing effective management strategies.
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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 | 0,017 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».