Access to intensive care unit beds for neurosurgery patients: a qualitative case study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to describe the process used to decide which patients are admitted to the intensive care unit (ICU) at a hospital with special focus on access for neurosurgery patients, and evaluate it using "accountability for reasonableness". METHODS: Qualitative case study methodology was used. Data were collected from documents, interviews with key informants, and observations. The data were subjected to thematic analysis and evaluated using the four conditions of "accountability for reasonableness" (relevance, publicity, appeals, enforcement) to identify good practices and opportunities for improvement. RESULTS: ICU admissions were based on the referring physician's assessment of the medical need of the patient for an ICU bed. Non-medical criteria (for example, family wishes) also influenced admission decisions. Although there was an ICU bed allocation policy, patient need always superceded the bed allocation policy. ICU admission guidelines were not used. Admission decisions and reasons were disseminated to the ICU charge nurse, the bed coordinator, the ICU resident, the intensivist, and the requesting physician/surgeon by word of mouth and by written documentation in the patient's chart, but not to the patient or family. Appeals occurred informally, through negotiations between clinicians. Enforcement of relevance, publicity, and appeals was felt to be either non-existent or deficient. CONCLUSIONS: Conducting a case study of priority setting decisions for patients requiring ICU beds, with a special focus on neurosurgical patients, and applying the ethical framework "accountability for reasonableness" can help critical care units improve the fairness of their priority setting.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle