Reconciling patient and provider priorities for improving the care of critically ill patients: A consensus method and qualitative analysis of decision making
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providers have traditionally established priorities for quality improvement; however, patients and their family members have recently become involved in priority setting. Little is known about how to reconcile priorities of different stakeholder groups into a single prioritized list that is actionable for organizations. OBJECTIVE: To describe the decision-making process for establishing consensus used by a diverse panel of stakeholders to reconcile two sets of quality improvement priorities (provider/decision maker priorities n=9; patient/family priorities n=19) into a single prioritized list. DESIGN: We employed a modified Delphi process with a diverse group of panellists to reconcile priorities for improving care of critically ill patients in the intensive care unit (ICU). Proceedings were audio-recorded, transcribed and analysed using qualitative content analysis to explore the decision-making process for establishing consensus. SETTING AND PARTICIPANTS: Nine panellists including three providers, three decision makers and three family members of previously critically ill patients. RESULTS: Panellists rated and revised 28 priorities over three rounds of review and reached consensus on the "Top 5" priorities for quality improvement: transition of patient care from ICU to hospital ward; family presence and effective communication; delirium screening and management; early mobilization; and transition of patient care between ICU providers. Four themes were identified as important for establishing consensus: storytelling (sharing personal experiences), amalgamating priorities (negotiating priority scope), considering evaluation criteria and having a priority champion. CONCLUSIONS: Our study demonstrates the feasibility of incorporating families of patients into a multistakeholder prioritization exercise. The approach described can be used to guide consensus building and reconcile priorities of diverse stakeholder groups.
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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 | 0,046 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».