Sun Exposure and Skin Cancer Are Important Issues in Agricultural Health
Notice bibliographique
Résumé
### Background: Despite recommendations for restrictive approaches to red blood cell transfusion in the intensive care unit (ICU), variation from best practices persists. The aim of this study was to explore potential facilitators of and barriers to practising a restrictive red blood cell transfusion strategy among intensive care physicians using the theoretical domains framework. ### Methods: We conducted an online population-based cross-sectional survey of all intensive care physicians in 1 health care system (Alberta). Survey questions were based on 6 key theoretical domains of the theoretical domains framework: Knowledge, Social/professional roles and identity, Motivation and goals, Beliefs about consequences, Social influences and Beliefs about capabilities. The survey was administered between July 27 and Oct. 6, 2017. Descriptive statistics (demographic and Likert scale data) and conventional content analysis (open-ended responses) were conducted. ### Results: Forty-two intensive care physicians completed the survey (estimated response rate 56%). The respondents identified knowledge of published evidence, use of guidelines, improved outcomes, physician autonomy, and perceived culture of acceptance and collegial support as facilitators of practising a restrictive transfusion strategy. Identified barriers included potential impact on and cost to other clinical goals, conflicting practices and beliefs of physicians in other clinical specialties, deficits in medical trainees' skills and knowledge, and attitudinal barriers related to denial. ### Interpretation: Using the theoretical domains framework, we identified 9 key self-reported facilitators of and barriers to intensive care physicians' transfusion behaviour. Understanding these determinants will help inform development and implementation of interventions within ICUs to encourage optimal use of red blood cell transfusion practices for nonbleeding patients whose condition is stable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».