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Enregistrement W6902087579 · doi:10.6084/m9.figshare.19746262.v1

The who, what, and how of teamwork research in medical operating rooms: A scoping review

2022· dataset· en· W6902087579 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkInterpersonal communicationAction (physics)Patient safetyDiversity (politics)Interpersonal relationship

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the importance of teamwork in the operating room (OR), teamwork can often be conflated with teamwork components (e.g., communication, cooperation). We reviewed the existing literature pertaining to OR teamwork to understand which teamwork components have been assessed. Following PRISMA guidelines for scoping reviews, 4,233 peer-reviewed studies were identified using MEDLINE and Embase. Eighty-seven studies were included for synthesis and analysis. Using the episodic model of teamwork as an organizing framework, studies were grouped into the following teamwork categories: (a) transition processes (e.g., goal specification), (b) action processes (e.g., coordination), (c) interpersonal processes (e.g., conflict management), (d) emergent states (e.g., psychological safety), or (e) omnibus topics (a combination of higher-order teamwork processes). Results demonstrated that action processes were most frequently explored, followed by transition processes, omnibus topics, emergent states, and interpersonal processes. Although all studies were framed as investigations of teamwork, it is important to highlight that most explored only one or a few constructs under the overarching umbrella of teamwork. We advocate for enhanced specificity with descriptions of OR teamwork, reporting practices pertaining to interprofessional demographics and outcomes, and increased diversity in study design and surgery type to advance understanding of teamwork and its implications.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,299 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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