MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2326090373 · doi:10.1097/ccm.0000000000001200

Critical Care Organizations in Academic Medical Centers in North America

2015· article· en· W2326090373 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen M. Pastores, Neil A. Halpern, John M. Oropello, Natalie Kostelecky, Vladimír Kvetan

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive careCorporate governanceFamily medicineClinical governanceCritical care nursingNursingHealth careBusinessIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: With the exception of a few single-center descriptive reports, data on critical care organizations are relatively sparse. The objectives of our study were to determine the structure, governance, and experience to date of established critical care organizations in North American academic medical centers. DESIGN: A 46-item survey questionnaire was electronically distributed using Survey Monkey to the leadership of 27 identified critical care organizations in the United States and Canada between September 2014 and February 2015. A critical care organization had to be headed by a physician and have primary governance over the majority, if not all, of the ICUs in the medical center. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: We received 24 responses (89%). The majority of the critical care organizations (83%) were called departments, centers, systems, or operations committees. Approximately two thirds of respondents were from larger (> 500 beds) urban institutions, and nearly 80% were primary university medical centers. On average, there were six ICUs per academic medical center with a mean of four ICUs under critical care organization governance. In these ICUs, intensivists were present in-house 24/7 in 49%; advanced practice providers in 63%; hospitalists in 21%; and telemedicine coverage in 14%. Nearly 60% of respondents indicated that they had a separate hospital budget to support data management and reporting, oversight of their ICUs, and rapid response teams. The transition from the traditional model of ICUs within departmentally controlled services or divisions to a critical care organization was described as gradual in 50% and complete in only 25%. Nearly 90% indicated that their critical care organization governance structure was either moderately or highly effective; a similar number suggested that their critical care organizations were evolving with increasing domain and financial control of the ICUs at their respective institutions. CONCLUSIONS: Our survey of the very few critical care organizations in North American academic medical centers showed that the governance models of critical care organizations vary and continue to evolve. Additional studies are warranted to improve our understanding of the factors that can foster the growth of critical care organizations and how they can be effective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCritical Care MedicineMême sujetSepsis Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207