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Enregistrement W3203089184 · doi:10.1177/17511437211043043

Mixed methods evaluation of the impact of the COVID-19 ICU remote-learning rehabilitation course for frontline health professionals during the COVID-19 pandemic in the UK

2021· article· en· W3203089184 sur OpenAlexaff
Evelyn Corner, Xiaoxi Zhang, Zoe van Willigen, Kate Tatam, Matthew Camilleri, Alex Monkhouse, Danielle E. Bear, Alex Hemsley, Zudin Puthucheary, Alex Rosenberg, Jackie McRae, Alex Harvey, D.O. Ford, Penelope Firshman, Meriel Norris

Notice bibliographique

RevueJournal of the Intensive Care Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisRehabilitationMedicinePandemicWorkforceHealth carePsychological interventionNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CurriculumPersonal protective equipmentQualitative researchMedical educationPsychologyPhysical therapyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Optimising outcomes for critically ill patients with COVID-19 patients requires early interdisciplinary rehabilitation. As admission numbers soared through the pandemic, the redeployed workforce needed rapid, effective training to deliver these rehabilitation interventions. Methods The COVID-19 ICU Remote-Learning Rehab Course (CIRLC-rehab) is a one-day interdisciplinary course developed after the success of CIRLC-acute. The aim of CIRLC-rehab was to rapidly train healthcare professionals to deliver physical, nutritional and psychological rehabilitation strategies in the ICU/acute setting. The course used blended learning with interactive tutorials delivered by shielding critical care professionals. CIRLC-rehab was evaluated through a mixed-methods approach, including questionnaires, and follow-up semi-structured interviews to evaluate perceived impact on clinical practice. Quantitative data are reported as n (%) and means (SD). Inductive descriptive thematic analysis with methodological triangulation was used to analyse the qualitative data from the questionnaires and interviews. Results 805 candidates completed CIRLC-rehab. 627 (78.8%) completed the post-course questionnaire. 95% ( n = 596) found CIRLC-rehab extremely or very useful and 96.0% ( n = 602) said they were very likely to recommend the course to colleagues. Overall confidence rose from 2.78/5 to 4.14/5. The course promoted holistic and humanised care, facilitated informal networks, promoted interdisciplinary working and equipped the candidates with practical rehabilitation strategies that they implemented into clinical practice. Conclusion This pragmatic solution to educating redeployed staff during a pandemic increased candidates’ confidence in the rehabilitation of critically ill patients. There was also evidence of modifications to clinical care utilising learning from the course that subjectively facilitated holistic and humanised rehabilitation, combined with the importance of recognising the humanity, of those working in ICU settings themselves. Whilst these data are self-reported, we believe that this work demonstrates the real-term benefits of remote, scalable and rapid educational delivery.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,282
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,282
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,399 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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