Engaging the Public to Identify Opportunities to Improve Critical Care: A Qualitative Analysis of an Open Community Forum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To engage the public to understand how to improve the care of critically ill patients. DESIGN: A qualitative content analysis of an open community forum (Café Scientifique). SETTING: Public venue in Calgary, Alberta, Canada. PARTICIPANTS: Members of the general public including patients, families of patients, health care providers, and members of the community at large. METHODS: A panel of researchers, decision-makers, and a family member led a Café Scientifique, an informal dialogue between the populace and experts, over three-hours to engage the public to understand how to improve the care of critically ill patients. Conventional qualitative content analysis was used to analyze the data. The inductive analysis occurred in three phases: coding, categorizing, and developing themes. RESULTS: Thirty-eight members of the public (former ICU patients, family members of patients, providers, community members) attended. Participants focused the discussion and provided concrete suggestions for improvement around communication (family as surrogate voice, timing of conversations, decision tools) and provider well-being and engagement, as opposed to medical interventions in critical care. CONCLUSIONS: Café participants believe patient and family centered care is important to ensure high-quality care in the ICU. A Café Scientifique is a valuable forum to engage the public to contribute to priority setting areas for research in critical care, as well as a platform to share lived experience. Research stakeholders including health care organizations, governments, and funding organizations should provide more opportunities for the public to engage in meaningful conversations about how to best improve healthcare.
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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 | 0,042 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».