Implementation of a post-arrest care team: understanding the nuances of a team-based intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite advances in the management of sudden cardiac arrest, mortality for patients admitted to hospital is still greater than 50 %. Lack of familiarity and experience with post-cardiac arrest patients and lack of interdisciplinary collaboration between emergency and ICU staff have been highlighted as potential barriers to optimal care. To address these barriers, a specialized Post Arrest Consult Team (PACT) was implemented at two urban academic centers. Our objective was to describe the PACT implementation from the participant perspective in order to explore potentially mitigating factors on effectiveness of the intervention and inform other institutions who may be considering a similar approach. METHODS: Using an ethnographic style approach, we collected data throughout the implementation period using both key informant interviews and non-participant observation. The data were analyzed using interpretive descriptive analysis techniques. RESULTS: The PACT intervention was taken up differently in each of the two participating institutions. Participants spoke about the difficulty in maintaining a dynamic interaction between the team members and a shared sense of purpose, the challenge of off-service consulting and the impact of the lack of data feedback to support whether the project was effecting change. CONCLUSIONS: It appears that purposefully creating a "sense of team," the team composition and organizational culture and provision of performance feedback are important facilitators to ensuring uptake of a team-based intervention like the PACT model. Reporting of the intervention design and actual implementation experience like we have done here is crucial to allow readers to judge the quality of the study, to properly replicate it, and to contemplate how various factors may influence the outcome of a complex intervention.
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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 | 0,075 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».