Models of Peer Support to Remediate Post-Intensive Care Syndrome: A Report Developed by the Society of Critical Care Medicine Thrive International Peer Support Collaborative*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patients and caregivers can experience a range of physical, psychologic, and cognitive problems following critical care discharge. The use of peer support has been proposed as an innovative support mechanism. DESIGN: We sought to identify technical, safety, and procedural aspects of existing operational models of peer support, among the Society of Critical Care Medicine Thrive Peer Support Collaborative. We also sought to categorize key distinctions between these models and elucidate barriers and facilitators to implementation. SUBJECTS AND SETTING: Seventeen Thrive sites from the United States, United Kingdom, and Australia were represented by a range of healthcare professionals. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Via an iterative process of in-person and email/conference calls, members of the Collaborative defined the key areas on which peer support models could be defined and compared, collected detailed self-reports from all sites, reviewed the information, and identified clusters of models. Barriers and challenges to implementation of peer support models were also documented. Within the Thrive Collaborative, six general models of peer support were identified: community based, psychologist-led outpatient, models-based within ICU follow-up clinics, online, groups based within ICU, and peer mentor models. The most common barriers to implementation were recruitment to groups, personnel input and training, sustainability and funding, risk management, and measuring success. CONCLUSIONS: A number of different models of peer support are currently being developed to help patients and families recover and grow in the postcritical care setting.
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».