Access to intensive care unit beds for neurosurgery patients: a qualitative case study
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 Although there was an ICU bed allocation policy, patient need always superceded the bed allocation policy.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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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».