Critical care nurses management of prolonged weaning: an interview study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For most critically ill patients requiring mechanical ventilation in the intensive care unit (ICU) weaning is uncomplicated. For the remainder, weaning is a challenge and may result in further complications and increased risk of mortality. Critical care nurses (CCNs) require substantial knowledge and experience to manage patients experiencing prolonged weaning. AIM: The aim of this study was to explore CCNs approach for management of patients experiencing prolonged weaning in the ICU. DESIGN: A descriptive qualitative design. METHODS: Semi-structured interviews with 19 experienced CCNs were conducted. Data were analysed using content analysis. RESULTS: Participants used various strategies for weaning that were grouped into four categories: individualized planning for the weaning process, assessing patient's capacity, managing the process and team interaction. The overall theme that emerged was: CCNs drive the weaning process using both a patient centred and targeted approach. CONCLUSION: CCNs in these ICUs performed weaning using a patient centred approach to plan, initiate, assess and establish a holistic weaning process. Team collaboration among all health care practitioners was important. CCNs have a key role in prioritizing weaning and driving the process forward. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Closeness to the patient and a key role in management of the mechanical ventilated patient in ICU gives the CCN unique potential to develop and create models and tools for prolonged weaning. These tools, specially designed for patients undergoing prolonged weaning, would give focus on continuous planning, collaborating, managing and evaluation in the process of liberating patients from mechanical ventilation.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».