Health solutions to improve post-intensive care outcomes: a realist review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While 80% of critically ill patients treated in an intensive care unit (ICU) will survive, survivors often suffer a constellation of new or worsening physical, cognitive, and psychiatric complications, termed post-intensive care syndrome. Emerging evidence paints a challenging picture of complex, long-term complications that are often untreated and culminate in substantial dependence on acute care services. Clinicians and decision-makers in the Fraser Health Authority of British Columbia are working to develop evidence-based community healthcare solutions that will be successful in the context of existing healthcare services. The objective of the proposed review is to provide the theoretical scaffolding to transform the care of survivors of critical illness by a synthesis of relevant clinical and healthcare service programs. METHODS: Realist review will be used to develop and refine a theoretical understanding of why, how, for whom, and in what circumstances post-ICU program impact ICU survivors' outcomes. This review will follow the recommended five steps of realist review which include (1) clarifying the scope of the review and articulating a preliminary program theory, (2) searching for evidence, (3) appraising primary studies and extracting data, (4) synthesizing evidence and sharing conclusions, and (5) disseminating and implementing recommendations. DISCUSSION: This realist review will provide a program theory, encompassing the contexts, mechanisms, and outcomes, to explain how clinical and health service interventions to improve ICU survivor outcomes operate in different contexts for different survivors, and with what effect. This review will be an evidentiary pillar for health service development and implementation by our knowledge user team members as well as advance scholarly knowledge relevant nationally and internationally. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42018087795.
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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 | 0,004 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».