Stressful intensive care unit medical crises: How individual responses impact on team performance*
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive care units (ICUs) are recognized as stressful environments. However, the conditions in which stressors may affect health professionals' performance and well-being and the conditions that potentially lead to impaired performance and staff psychological distress are not well understood. OBJECTIVES: The purpose of this study was to determine healthcare professionals' perceptions regarding the factors that lead to stress responses and performance impairments during ICU medical crises. DESIGN: A qualitative study in a university-affiliated ICU in Canada. METHODOLOGY: We conducted 32 individual semistructured interviews of ICU nurses, staff physicians, residents, and respiratory therapists in a university-affiliated hospital. The transcripts of the audiotaped interviews were analyzed using an inductive thematic methodology. RESULTS: Increased workload, high stakes, and heavy weight of responsibility were recognized as common stressors during ICU crises. However, a high level of individual and team resources available to face such demands was also reported. When the patient's condition was changing or deteriorating unpredictably or when the expected resources were unavailable, crises were assessed by some team members as threatening, leading to individual distress. Once manifested, this emotional distress was strongly contagious to other team members. The ensuing collective anxiety was perceived as disruptive for teamwork and deleterious for individual and collective performance. CONCLUSIONS: Individual distress reactions to ICU crises occurred in the presence of unexpectedly high demands unmatched by appropriate resources and were contagious among other team members. Given the high uncertainty surrounding many ICU medical crises, strategies aimed at preventing distress contagion among ICU health professionals may improve team performance and individual well-being.
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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 | 0,001 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».