ABSTRACT 949
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Of approximately 1100 admissions to our PICU per year, on average 25 children die. Despite low numbers, when discussing workplace stressors, ICU nurses identified these experiences as the most distressing. Moreover such distress is cumulative; thus, the issue becomes significant despite relatively low numbers of deaths experienced. Staff rarely get an arranged opportunity to address the emotional impact of the death before the end of their shift as defusings do not regularly occur because of an inability to lead them, a perceived lack of time or an understanding of their importance by the staff present. Aims: To initiate a quality improvement project to provide staff with defusings following the death of a child in the PICU. Methods: Defusing training was provided for key staff members, i.e., Charge Nurses, physicians, Spiritual Care providers, Social Workers, and end of life committee members. The training provided these facilitators with essential information and defusing skills, equipping them with competencies to lead defusings after patient deaths.This project did not require IRB approval. Results: The education sessions were evaluated with staff feedback; after a 6-month trial period, we will also evaluate the defusing program by surveying the facilitators and participants. Conclusions: Defusing sessions can be a valuable means of supporting PICU staff in managing their grief while caring for children at the end of their lives. Defusings are an example of an intervention that our unit is providing as part of a comprehensive approach in supporting its staff. The use of defusings following other critical situations will be explored.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,848 | 0,734 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».