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Enregistrement W3002252265 · doi:10.1542/peds.2019-1925

Techniques to Communicate Better With Parents During End-of-Life Scenarios in Neonatology

2020· article· en· W3002252265 sur OpenAlexaff
Marie-Hélène Lizotte, Keith J. Barrington, Serge Sultan, Thomas Pennaforte, Ahmed Said Elsayed Ahmed Elagamy Moussa, Christian Lachance, Maia Sureau, Yilin Zao, Annie Janvier

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineCégep de Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSilenceResuscitationNeonatal resuscitationNeonatologyMedical emergencyNursingDevelopmental psychologyEmergency medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Clinicians are urged to optimize communication with families, generally without empirical practical recommendations. The objective of this study was to identify core behaviors associated with good communication during and after an unsuccessful resuscitation, including parental perspectives. METHODS: Clinicians from different backgrounds participated in a standardized, videotaped, simulated neonatal resuscitation in the presence of parent actors. The infant remained pulseless; participants communicated with the parent actors before, during, and after discontinuing resuscitation. Twenty-one evaluators with varying expertise (including 6 bereaved parents) viewed the videos. They were asked to score clinician-parent communication and identify the top communicators. In open-ended questions, they were asked to describe 3 aspects that were well done and 3 that were not. Answers to open-ended questions were coded for easily reproducible behaviors. All the videos were then independently reviewed to evaluate whether these behaviors were present. RESULTS: Thirty-one participants' videos were examined by 21 evaluators (651 evaluations). Parents and actors agreed with clinicians 81% of the time about what constituted optimal communication. Good communicators were more likely to introduce themselves, use the infant's name, acknowledge parental presence, prepare the parents (for the resuscitation, then death), stop resuscitation without asking parents, clearly mention death, provide or enable proximity (clinician-parent, infant-parent, clinician-infant, mother-father), sit down, decrease guilt, permit silence, and have knowledge about procedures after death. Consistently, clinicians who displayed such behaviors had evaluations >9 out of 10 and were all ranked top 10 communicators. CONCLUSIONS: During a neonatal end-of-life scenario, many simple behaviors, identified by parents and providers, can optimize clinician-parent communication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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