Unpacking the Broad Landscape of Intraoperative Stressors for Clinical Personnel: A Mixed-Methods Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Ahreum Lee,1 Mastaneh Torkamani-Azar,2 Bin Zheng,3 Roman Bednarik4 1Samsung Electronics Co. Ltd., Suwon, Gyeonggi-do, Republic of Korea; 2University of Eastern Finland, Kuopio, Finland; 3Department of Surgery, University of Alberta, Edmonton, Canada; 4University of Eastern Finland, Joensuu, FinlandCorrespondence: Roman Bednarik, University of Eastern Finland, Joensuu, Finland, Email roman.bednarik@uef.fiPurpose: The main goals of this mixed-methods systematic review are to identify what types of intraoperative stressors for operating room personnel have been reported in collected studies and examine the characteristics of each intraoperative stressor.Methods: With a systematic literature search, we retrieved empirical studies examining intraoperative stress published between 2010 and 2020. To synthesize findings, we applied two approaches. First, a textual narrative synthesis was employed to summarize key study information of the selected studies by focusing on surgical platforms and study participants. Second, a thematic synthesis was employed to identify and characterize intraoperative stressors and their subtypes.Results: Ninety-four studies were included in the review. Regarding the surgical platforms, the selected studies mainly focused on minimally invasive surgery and few studies examined issues around robotic surgery. Most studies examined intra-operative stress from surgeons’ perspectives but rarely considered other clinical personnel such as nurses and anesthetists. Among seven identified stressors, technical factors were the most frequently examined followed by individual, operating room environmental, interpersonal, temporal, patient, and organizational factors.Conclusion: By presenting stressors as multifaceted elements affecting collaboration and interaction between multidisciplinary team members in the operating room, we discuss the potential interactions between stressors which should be further investigated to build a safe and efficient environment for operating room personnel.Keywords: intraoperative stressors, team dynamics, communication and teamwork in health care, medical devices and technologies
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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 | 0,045 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».