Interprofessional intensive care unit team interactions and medical crises: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Research has suggested that interprofessional collaboration could improve patient outcomes in the intensive care unit (ICU). Maintaining optimal interprofessional interactions in a setting where unpredictable medical crises occur periodically is however challenging. Our study aimed to investigate the perceptions of ICU health care professionals regarding how acute medical crises affect their team interactions. We conducted 25 semi-structured interviews of ICU nurses, staff physicians, and respiratory therapists. All interviews were audio-taped and transcribed, and the analysis was undertaken using an inductive thematic approach. Our data indicated that the nature of interprofessional interactions changed as teams passed through three key temporal periods around medical crises. During the "pre-crisis period", interactions were based on the mutual respect of each other's expertise. During the "crisis period", hierarchical interactions were expected and a certain lack of civility was tolerated. During the "post-crisis period", divergent perceptions emerged amongst health professionals. Post-crisis team dispersion left the nurses with questions and emotions not expressed by other team members. Nurses believed that systematic interprofessional feedback sessions held immediately after a crisis could address some of their needs. Further research is needed to establish the possible benefits of strategies addressing ICU health care professionals' specific needs for interprofessional feedback after a medical crisis.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».