Determining the Prevalence, Implementation Approaches, and Opinions of Above Cuff Vocalization: A Survey of Health Care Professionals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct an international survey to investigate the use of above cuff vocalization (ACV) and how practice and opinion differs. DESIGN: Observational, cross-sectional online survey. SETTING: Critical care, acute, rehabilitation, long-term care, and community. PARTICIPANTS: Health care professionals involved in tracheostomy care or weaning (N=243). INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: Tracheostomy management, prevalence, personal experiences and opinions, and barriers to use. Quantitative data were reported descriptively, and content analysis was conducted with qualitative data. RESULTS: The survey was completed by 243 health care professionals from 9 professional groups and 25 countries, with most responses from the United Kingdom (54%) and speech and language therapists (55%). ACV was used in 39% of services (n=93). Sixty percent (n=50/83) of health care professionals with direct experience of ACV had used it with <10 people. Implementation of ACV varied widely concerning procedures, contraindications, safety processes, professionals involved, competencies, staff training, delivery, and outcome measures. The top benefits were communication (n=76/93; 82%), mood (n=62/93; 67%), and laryngeal sensation (n=49/93; 53%). Complications included discomfort (n=54/93; 58%) and strained vocal quality (n=39/93; 42%). Barriers to ACV implementation included lack of knowledgeable staff (n=92/238; 39%) and lack of access to training (n=73/238; 31%). CONCLUSIONS: ACV uptake varies internationally with no standardized approach to ACV delivery. Diversity of opinions on approaches and benefits exist. Serious complications are infrequent, but minor complications are common. Future research is needed to establish optimal ACV implementation to maximize benefits and minimize risks.
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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 | 0,001 |
| 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 ».