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Enregistrement W2063184393 · doi:10.5539/gjhs.v4n5p20

The Intensity of Intensive Care: A Patient’s Narrative

2012· article· en· W2063184393 sur OpenAlexvenueno aff
Alida Herbst, Cornelia Maria Drenth

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeIntensity (physics)Intensive careNarrative reviewPsychologyMedicineHistoryIntensive care medicineArtPsychotherapistLiteraturePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This qualitative study involved action research to explore one woman's narrative of awareness, emotions and thoughts during treatment in an intensive care unit (ICU). The overarching aim is to increase insight into the thoughts, feelings and bio-psychosocial needs of the patient receiving treatment in ICU. Data was collected by means of narrative discourse analysis. Literature on the psychosocial and spiritual implications of ICU treatment is limited, and often patients have no recall of their treatment in an ICU at all. Documenting the illness narrative of this individual case is valuable as the participant could recall a certain amount of awareness, thoughts and emotions. These experiences included delirium, anxiety, helplessness, frustration and uncertainty. Once sedation was decreased, the patient's consciousness increased and she was confronted with thoughts and emotions that were unrealistic and frightening. It was found in this study that the opportunity to share a narrative on the emotions and awareness during treatment in an ICU had cathartic value and the participant suffered little symptoms of post traumatic stress syndrome, often associated with long term treatment in an ICU. Further research on this topic is necessary to improve ICU treatment, not only on a physical level, but with emphasis on the psychosocial and spiritual needs of the patient.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,418 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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