The development of a clinical management algorithm for early physical activity and mobilization of critically ill patients: synthesis of evidence and expert opinion and its translation into practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To facilitate knowledge synthesis and implementation of evidence supporting early physical activity and mobilization of adult patients in the intensive care unit and its translation into practice, we developed an evidence-based clinical management algorithm. METHODS: Twenty-eight draft algorithm statements extracted from the extant literature by the primary research team were verified and rated by scientist clinicians (n = 7) in an electronic three round Delphi process. Algorithm statements which reached a priori defined consensus - semi-interquartile range <0.5 - were collated into the algorithm. RESULTS: The draft algorithm statements were edited and six additional statements were formulated. The 34 statements related to assessment and treatment were grouped into three categories. Category A included statements for unconscious critically ill patients; Category B included statements for stable and cooperative critically ill patients, and Category C included statements related to stable patients with prolonged critical illness. While panellists reached consensus on the ratings of 94% (32/34) of the algorithm statements, only 50% (17/34) of the statements were rated essential. CONCLUSION: The evidence-based clinical management algorithm developed through an established Delphi process of consensus by an international inter-professional panel provides the clinician with a synthesis of current evidence and clinical expert opinion. This framework can be used to facilitate clinical decision making within the context of a given patient. The next step is to determine the clinical utility of this working algorithm.
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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 | 0,227 | 0,303 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».