The Experience of Intensive Care Nurses Caring for Patients with Delirium
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to seek a deep understanding of the lived experience of intensive care nurses caring for patients with delirium. Delirium affects a large proportion of adult patients in the intensive care unit (ICU). Delirium has been linked to increased morbidity and mortality, longer intensive care and hospital length of stay, long-term cognitive impairments, short-term and long-term psychological distress, and increased hospital and health system costs. Critical care nurses play central roles in preventing, identifying, and treating ICU patients with delirium. Semi-structured interviews were conducted with eight intensive care nurses working in an ICU in a tertiary level, university-affiliated hospital in Ontario, Canada. The researcher analyzed the interviews using an interpretive phenomenological approach as described by van Manen (1990). The essence of the experience of critical care nurses caring for ICU patients with delirium was revealed to be finding a way to help them come through it. Six main themes emerged: It's Exhausting; Making a Picture of the Patient's Mental Status; Keeping Patients Safe: It's a Really Big Job; Everyone Is Unique; Riding It Out With Families; and Taking Every Experience With You. The findings describe how intensive care nurses find a way to help patients and their families through this complex and often distressing experience. This study has contributed to the understanding of the lived experience of ICU nurses caring for patients with delirium.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».