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
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
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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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 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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