Peer Support in Critical Care: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Identifying solutions to improve recovery after critical illness is a pressing problem. We systematically evaluated studies of peer support as a potential intervention to improve recovery in critical care populations and synthesized elements important to peer support model design. DATA SOURCES: A systematic search of Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, PsychINFO, and Excertpa Medica Database was undertaken May 2017. Prospective Register of Systematic Reviews identification number: CRD42017070174. STUDY SELECTION: Two independent reviewers assessed titles and abstracts against study eligibility criteria. Studies were included where 1) patients and families had experienced critical illness and 2) patients and families had participated in a peer support intervention. Discrepancies were resolved by consensus and a third independent reviewer adjudicated as necessary. DATA EXTRACTION: Two independent reviewers assessed study quality with the Newcastle-Ottawa Scale and the Cochrane Risk of Bias Tool, and data were synthesized according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews guidelines and interventions summarized using the Template for Intervention Description and Replication Checklist. DATA SYNTHESIS: Two-thousand nine-hundred thirty-two studies were screened. Eight were included, comprising 192 family members and 92 patients including adults (with cardiac surgery, acute myocardial infarction, trauma), pediatrics, and neonates. The most common peer support model of the eight studies was an in-person, facilitated group for families that occurred during the patients' ICU admission. Peer support reduced psychologic morbidity and improved social support and self-efficacy in two studies; in both cases, peer support was via an individual peer-to-peer model. In the remaining studies, it was difficult to determine the outcomes of peer support as the reporting and quality of studies was low. CONCLUSIONS: Peer support appeared to reduce psychologic morbidity and increase social support. The evidence for peer support in critically ill populations is limited. There is a need for well-designed and rigorously reported research into this 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 | 0,030 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».