Developing a Physiotherapy-Specific Preliminary Clinical Decision-Making Tool for Oxygen Titration: A Modified Delphi Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop and evaluate a preliminary clinical decision-making tool (CDMT) to assist physiotherapists in titrating oxygen for acutely ill adults in Ontario. METHODS: A panel of 14 experienced cardiorespiratory physiotherapists was recruited. Factors relating to oxygen titration were identified using a modified Delphi technique. Four rounds of questionnaires were conducted, during which the goals were to (1) generate factors, (2) reduce factors and debate contentious factors, (3) finalize factors and develop the preliminary CDMT, and (4) evaluate the usability of the tool in a clinical context. RESULTS: The panel reached consensus on a total of 89 factors, which were compiled to create the preliminary CDMT. The global tool reached consensus for sensibility, receiving a mean score of 6/7 on a 7-point Likert-type scale (1=unacceptable; 7=excellent). Five of the nine individual components of evaluation of the tool achieved scores ≥6.0; the remaining four had mean scores between 5.4 and 5.9. CONCLUSION: This study produced a preliminary CDMT for oxygen titration, which the panel agreed was highly comprehensible and globally sensible. Further research is necessary to evaluate the sensibility and applicability of the tool in a clinical setting.
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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 | 0,121 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».