Transforming from victim to survivor—Part 2: Fixing the systems that enable disruptive intraoperative behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Disruptive intraoperative behaviour is prevalent and consequential. It undermines patient care, sets a poor example for medical students, and erodes clinician wellbeing. Part 1 of this article series emphasized the importance of micro-level solutions, including proper appraisals and behavioural responses by victims and witnesses. However, focusing exclusively on clinician-level strategies puts undue responsibility on those individuals already affected. Part 2 focuses on the broader systems that allow disruptive behaviour to persist and, more importantly, how they can be changed. Specifically, this article explores how systems of hiring, education, mentorship, and cultural reinforcement shape the clinical environment and can either enable or prevent unprofessional conduct. Hiring practices should include candid discussions about professional expectations and anticipated challenges, while selecting candidates aligned with organizational values. Educational programs should explicitly teach clinicians the values and soft skills needed to avoid and mitigate disruptive behaviour and then engrain these skills using simulation. Mentorship systems should match new clinicians with good models of professionalism and should leverage advancements in professionalism education to hasten cultural change. Finally, organizations should create clear policies, enforce behavioural expectations consistently and fairly, create confidential reporting mechanisms, adjust working conditions to reduce stress and burnout, and supply supports to clinicians in need. Complex social issues like disruptive behaviour require both individual action and systems reform. Ultimately, combining these micro and macro-level solutions can mitigate the negative impacts of disruptive behaviour and shift organizational culture toward professionalism and safety.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».