Characterizing Physician-Staffing Models in the Care of Postoperative Cardiac Surgical Patients in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current intensive care unit physician-staffing (IPS) models for postoperative cardiac surgery have not been previously investigated in Canada. The purpose of this study was to determine current IPS models at 2 time points and describe the evolution of Canadian cardiac surgery IPS models. METHODS: A survey of 32 Canadian cardiovascular intensive care units (CVICUs) was undertaken in 2012 and 2017 to determine IPS models of care during "daytime" and "after-hours" in each unit. Data were collected regarding surgical volume, base specialties, and style of IPS management ("open"; "semi-open"; "closed"). In addition, we collected the overnight experience level of the bedside healthcare provider for in-house intensive care units. RESULTS: Survey responses were received from 27 of 32 CVICUs (87%). As of 2017, the style of 1 (4%) was open, 7 (26%) were semi-open, and 19 (70%) were closed in their unit IPS strategy. Base specialties of CVICU physicians varied. A medical doctor provided after-hours coverage in 81% of CVICUs. Senior residents (37%) or critical care certified attending staff (25%) typically provided after-hours coverage for in-house CVICUs. Linked Canadian Institute for Health Information data did not indicate a difference among CVICU models in mortality or rehospitalization for coronary artery bypass graft or valve procedures. CONCLUSIONS: Considerable heterogeneity is demonstrated in CVICU staffing patterns. No consensus was identified regarding the appropriate level of training for "after-hours" coverage. In-house overnight physician staffing in CVICUs varies widely. Finally, semi-open and closed style models did not demonstrate differences compared to Canadian Institute for Health Information data. Variability among CVICUs does exist; however, benefits of one model over another have not been identified.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».