Bedside Critical Care Staff Use of Intensive Care Unit Telemedicine: Comparisons by Intensive Care Unit Complexity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Effects of Intensive Care Unit (ICU) telemedicine on patient and staff outcomes are mixed. Variation in utilization is potentially driving these differences. INTRODUCTION: ICU telemedicine utilization is understudied, with existing research focusing on telemedicine staff. We assess ICU telemedicine utilization from the perspective of the end user-ICU staff-to better understand how telemedicine use is conceptualized and practiced at the bedside. MATERIALS AND METHODS: We conducted a thematic content analysis of semistructured interviews with bedside ICU staff. Staff were interviewed at seven ICUs in six Veterans Health Administration facilities, representing varying ICU complexities and points in time (2 and 12 months postimplementation of ICU telemedicine). RESULTS: Fifty-eight bedside ICU staff described instances of telemedicine use, which were categorized into three types: Urgent ICU Patient Care, Clinical Decision-Making and Support, and General ICU Patient Care. The most commonly described use was General ICU Patient Care and the least common was Urgent ICU Patient Care. ICU staff from lower complexity ICUs had fewer descriptions of use compared to staff at higher complexity ICUs. At 12 months postimplementation, staff recounted more instances of all three utilization types. DISCUSSION: It is important to understand how telemedicine is being used within ICUs to evaluate its impact. The presence of three types of use, variability in use by ICU complexity, and change in use over time suggest the need for comprehensive measures of utilization to evaluate effectiveness. CONCLUSIONS: ICU telemedicine needs to develop an agreed upon typology for documenting ICU telemedicine utilization and incorporate these measures into models of its effect on clinical outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».