Perceived barriers to the regionalization of adult critical care in the United States: a qualitative preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regionalization of adult critical care services may improve outcomes for critically ill patients. We sought to develop a framework for understanding clinician attitudes toward regionalization and potential barriers to developing a tiered, regionalized system of care in the United States. METHODS: We performed a qualitative study using semi-structured interviews of critical care stakeholders in the United States, including physicians, nurses and hospital administrators. Stakeholders were identified from a stratified-random sample of United States general medical and surgical hospitals. Key barriers and potential solutions were identified by performing content analysis of the interview transcriptions. RESULTS: We interviewed 30 stakeholders from 24 different hospitals, representing a broad range of hospital locations and sizes. Key barriers to regionalization included personal and economic strain on families, loss of autonomy on the part of referring physicians and hospitals, loss of revenue on the part of referring physicians and hospitals, the potential to worsen outcomes at small hospitals by limiting services, and the potential to overwhelm large hospitals. Improving communication between destination and source hospitals, provider education, instituting voluntary objective criteria to become a designated referral center, and mechanisms to feed back patients and revenue to source hospitals were identified as potential solutions to some of these barriers. CONCLUSION: Regionalization efforts will be met with significant conceptual and structural barriers. These data provide a foundation for future research and can be used to inform policy decisions regarding the design and implementation of a regionalized system of critical care.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».