Prevalence and Factors of Intensive Care Unit Conflicts: The Conflicus Study
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Many sources of conflict exist in intensive care units (ICUs). Few studies recorded the prevalence, characteristics, and risk factors for conflicts in ICUs. OBJECTIVES: To record the prevalence, characteristics, and risk factors for conflicts in ICUs. METHODS: One-day cross-sectional survey of ICU clinicians. Data on perceived conflicts in the week before the survey day were obtained from 7,498 ICU staff members (323 ICUs in 24 countries). MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Conflicts were perceived by 5,268 (71.6%) respondents. Nurse-physician conflicts were the most common (32.6%), followed by conflicts among nurses (27.3%) and staff-relative conflicts (26.6%). The most common conflict-causing behaviors were personal animosity, mistrust, and communication gaps. During end-of-life care, the main sources of perceived conflict were lack of psychological support, absence of staff meetings, and problems with the decision-making process. Conflicts perceived as severe were reported by 3,974 (53%) respondents. Job strain was significantly associated with perceiving conflicts and with greater severity of perceived conflicts. Multivariate analysis identified 15 factors associated with perceived conflicts, of which 6 were potential targets for future intervention: staff working more than 40 h/wk, more than 15 ICU beds, caring for dying patients or providing pre- and postmortem care within the last week, symptom control not ensured jointly by physicians and nurses, and no routine unit-level meetings. CONCLUSIONS: Over 70% of ICU workers reported perceived conflicts, which were often considered severe and were significantly associated with job strain. Workload, inadequate communication, and end-of-life care emerged as important potential targets for improvement.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».