Cognitive and Other Strategies to Mitigate the Effects of Fatigue. Lessons from Staff Physicians Working in Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Fatigue is common among physicians and adversely affects their performance. OBJECTIVES: To identify strategies that attending physicians use when fatigued to maintain clinical performance in the intensive care unit (ICU). METHODS: We conducted a qualitative study using focus groups and structured interviews of attending ICU physicians working in academic centers in Canada. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: In three focus group meetings, we engaged a total of 11 physicians to identify strategies used to prevent and cope with fatigue. In the focus groups, 21 cognitive strategies were identified and classified into 9 categories (minimizing number of tasks, using techniques to improve retention of details, using a structured approach to patient care, asking for help, improving opportunities for focusing, planning ahead, double-checking, adjusting expectations, and modulating alertness). In addition, various lifestyle strategies were mentioned as important in preventing fatigue (e.g., protecting sleep before call, adequate exercise, and limiting alcohol). Telephone interviews were then conducted (n = 15 physicians) with another group of intensivists. Structured questions were asked about the strategies identified in the focus groups that were most useful during ICU activities. In the interviews, the most useful and frequently used strategies were prioritizing tasks that need to be done immediately and postponing tasks that can wait, working systematically, using a structured approach, and avoiding distractions. CONCLUSIONS: ICU physicians reported using a variety of deliberate cognitive and lifestyle strategies to prevent and cope with fatigue. Given the low cost and intuitive nature of the majority of these strategies, further investigations should be done to better characterize their effectiveness in improving performance.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».