Patients, family members and providers perceive family-administered delirium detection tools in the adult ICU as feasible and of value to patient care and family member coping: a qualitative focus group study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: While studies report on perceptions of family participation in delirium prevention, little is known about the use of family-administered delirium detection tools in the care of critically ill patients. This study sought the perspectives of patients, their family members, and healthcare providers on the use of family-administered delirium detection tools to detect delirium in critically ill patients and barriers and facilitators to using family-administered delirium detection tools in patient care. METHODS: In this qualitative study, critical care providers (five physicians, six registered nurses) and participants from the Family ICU Delirium Detection Study (seven past patients and family members) took part in four focus groups at one hospital in Calgary, Alberta. RESULTS: Key themes identified following thematic analysis from 18 participants included: 1) perceptions of acceptability of family-administered delirium detection (e.g., family feels valued, intensive care unit (ICU) care team may not use a family member's results, intensification of work load), 2) considerations regarding feasibility (e.g., insufficient knowledge, healthcare team buy-in), and 3) overarching strategies to support implementation into routine patient care (e.g., value of family-administered delirium detection for patients and families is well understood in the clinical context, regular communication between the family and ICU providers, an electronic version of the tool). CONCLUSIONS: Patients, family members and healthcare providers who participated in the focus groups perceived family participation in delirium detection and the use of family-administered delirium detection tools at the bedside as feasible and of value to patient care and family member coping. TRIAL REGISTRATION: www.ClinicalTrials.gov (NCT03379129); registered 15 December 2017.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».