Enablers and challenges of caring in the intensive care unit-Part 1: In relation to patients, families and ICU environment
Notice bibliographique
Résumé
The concept of caring is vague and complex, especially in critical environments such as the intensive care unit (ICU). ICU nursing care includes not only patients but also extends to patients’ families, nurses, other health team members and the unit’s environment. A focused ethnographic study was conducted in an Australian ICU. The data was collected from 35 registered nurses through various resources: participants' observations, documents reviews, interviews, and additional participants’ notes. Data were analysed inductively and thematically. The study outlines comprehensively and widely a wide range of enablers and challenges affecting caring in the ICU - which originate from different sources such as patients, families, nurses and the ICU environment. Nurses and other stakeholders such as clinicians, educators, researchers, managers and policymakers need to recognise these factors and their implications for providing quality care in order to enhance and maintain the optimal level of caring in the ICU. This paper is the first in a two-part series that explores the enablers and challenges to caring in the ICU. This paper explores the ICU nurses’ experiences and perspectives of the enablers and challenges to caring in the intensive care setting, in relation to patients, families and the ICU environment, while the second part will be concerned with the enablers and challenges of caring that are related to the nurses in ICU.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».