Ethnographic Investigation of Oral Care in the Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oral care plays a clear and important role in the prevention of ventilator-associated pneumonia. However, few studies have explored the actual work of oral care by nurses in the intensive care unit. OBJECTIVE: To explore intensive care nurses' knowledge of and experiences with the delivery of oral care to reveal less visible aspects of this work. METHODS: In an institutional ethnography, go-along and semistructured interview methods were used to explore the oral care practices and perspectives of 12 bedside nurses and 12 interprofessional (intensivist, allied health, and management) participants in an intensive care unit at a large urban teaching hospital in Ontario, Canada. RESULTS: Nurses described how obstacles frequently inhibited the delivery of oral care. Technical barriers included oral crowding with tubes and aversive responses by patients, such as biting. Contextual impediments to oral care included time constraints, lack of training, and limited opportunities for interprofessional collaboration. A key discovery was the presence of an informal unit-based nursing curriculum, whereby nurses acquired strategies to overcome barriers to oral care. Although the nurses did extensive problem solving in providing oral care, the interprofessional participants had limited knowledge of how oral care was accomplished. CONCLUSION: These data suggest the complexity of performing oral care in intensive care is underestimated and perhaps undervalued. Future research is needed to address technical and contextual barriers to optimize current guideline expectations for the provision of regular and effective oral care.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».