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Enregistrement W3209997614 · doi:10.1097/cce.0000000000000562

A Modified Delphi Process to Prioritize Experiences and Guidance Related to ICU Restricted Visitation Policies During the Coronavirus Disease 2019 Pandemic

2021· article· en· W3209997614 sur OpenAlexafffundabout
Kirsten M. Fiest, Karla D. Krewulak, Kira Makuk, Natalia Jaworska, Laura Hernández, Sean M. Bagshaw, Karen E. A. Burns, Christopher J. Doig, Alison Fox‐Robichaud, Robert Fowler, Michelle E. Kho, Ken Kuljit S. Parhar, Oleksa Rewa, Bram Rochwerg, Bonnie G. Sept, Andrea Soo, Sean A. Spence, Andrew West, Henry T. Stelfox, Jeanna Parsons Leigh

Notice bibliographique

RevueCritical Care Explorations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreDalhousie UniversityHamilton Health SciencesUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalAlberta HealthUniversity of AlbertaImpactUniversity of CalgaryMcMaster UniversityAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CoronavirusDiseaseProcess (computing)MedicineVirologyIntensive care medicineComputer scienceInfectious disease (medical specialty)OutbreakInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To create evidence-based consensus statements for restricted ICU visitation policies to support critically ill patients, families, and healthcare professionals during current and future pandemics. DESIGN: Three rounds of a remote modified Delphi consensus process. SETTING: Online survey and virtual polling from February 2, 2021, to April 8, 2021. SUBJECTS: Stakeholders (patients, families, clinicians, researchers, allied health professionals, decision-makers) admitted to or working in Canadian ICUs during the coronavirus disease 2019 pandemic. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: During Round 1, key stakeholders used a 9-point Likert scale to rate experiences (1-not significant, 9-significant impact on patients, families, healthcare professionals, or patient- and family-centered care) and strategies (1-not essential, 9-essential recommendation for inclusion in the development of restricted visitation policies) and used a free-text box to capture experiences/strategies we may have missed. Consensus was achieved if the median score was 7-9 or 1-3. During Round 2, participants used a 9-point Likert scale to re-rate experiences/strategies that did not meet consensus during Round 1 (median score of 4-6) and rate new items identified in Round 1. During Rounds 2 and 3, participants ranked items that reached consensus by order of importance (relative to other related items and experiences) using a weighted ranking system (0-100 points). Participants prioritized 11 experiences (e.g., variability of family's comfort with technology, healthcare professional moral distress) and developed 21 consensus statements (e.g., communicate policy changes to the hospital staff before the public, permit visitors at end-of-life regardless of coronavirus disease 2019 status, creating a clear definition for end-of-life) regarding restricted visitation policies. CONCLUSIONS: We have formulated evidence-informed consensus statements regarding restricted visitation policies informed by diverse stakeholders, which could enhance patient- and family-centered care during a pandemic.

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)0,165
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,128
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1650,128
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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