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Enregistrement W2342010431 · doi:10.1055/s-0035-1570350

Who Should Be at the Bedside 24/7: Doctors, Families, Nurses?

2016· review· en· W2342010431 sur OpenAlexaff
Hayley B. Gershengorn, Allan Garland

Notice bibliographique

RevueSeminars in Respiratory and Critical Care Medicine · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensivistIntensive care unitNursingMEDLINEIntensive careCritical care nursingFamily medicineIntensive care medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical illness does not keep to regular, daytime business hours; we must provide high-quality care and support for intensive care unit (ICU) patients 24 hours per day, 7 days per week. Whether this mandates the presence of similar numbers and types of personnel throughout all hours of the day, however, has been the subject of much debate and substantial research. In this article, we review the available literature on the consequences of having three groups of care providers at a patient's bedside overnight: physicians, visitors, and nurses. Though few of the studies on this topic are randomized and prospective, several themes have emerged from the existing data. First, there is dramatic variation in practice between and within countries. Second, the weight of evidence does not indicate that patient outcomes are improved by having an intensivist present overnight in ICUs that are staffed by intensivists during the daytime hours. Third, although visitation is highly restricted in many ICUs-out of concerns for disruption of care and a negative physiological or psychological impact on patients-the available data suggest that patients and their families generally benefit from open visitation policies. And finally, although there is little debate that nurses are (and should be) available in the ICU 24/7, existing data do not provide much of a consensus about the details. Uncertainties include whether outcomes are better when each nurse is assigned only one patient (or, more generally, the optimal patient:nurse ratio), who these nurses should be (e.g., registered nurses vs. other personnel), and what their roles should entail (e.g., managing ventilators). As such, we cannot yet identify the optimal overnight nurse staffing strategy. What is clear is that the critical care community needs more and better data to further define these aspects of the relationship between ICU structure and ICU outcomes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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