Experiences of healthcare providers with a novel emergency response intubation team during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the early stages of the COVID-19 pandemic, there were significant concerns about the infectious risks of intubation to healthcare providers. In response, a dedicated emergency response intubation team (ERIT) consisting of anesthesiologists and allied health providers was instituted for our emergency department (ED). Given the high-risk nature of intubations and the new interprofessional team dynamics, we sought to assess health-care provider experiences and potential areas of improvement. METHODS: Surveys were distributed to healthcare providers at the University Health Network, a quaternary healthcare centre in Toronto, Canada, which includes two urban EDs seeing over 128,000 patients per year. Participants included ED physicians and nurses, anesthesiologists, anesthesia assistants, and operating room nurses. The survey included free-text questions. Responses underwent thematic analysis using grounded theory and were independently coded by two authors to generate descriptive themes. Discrepancies were resolved with a third author. Descriptive themes were distilled through an inductive, iterative process until fewer main themes emerged. RESULTS: A total of 178 surveys were collected (68.2% response rate). Of these, 123 (69%) participated in one or more ERIT activations. Positive aspects included increased numbers of staff to assist, increased intubation expertise, improved safety, and good team dynamics within the ERIT team. Challenges included a loss of scope (primarily ED physicians and nurses) and unfamiliar workflows, perceived delays to ERIT team arrival or patient intubation, role confusion, handover concerns, and communication challenges between ED and ERIT teams. Perceived opportunities for improvement included interprofessional training, developing clear guidelines on activation, inter-team role clarification, and guidelines on handover processes post-intubation. CONCLUSIONS: Healthcare providers perceived that a novel interprofessional collaboration for intubations of COVID-19 patients presented both benefits and challenges. Opportunities for improvement centred around interprofessional training, shared decision making between teams, and structured handoff processes.
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 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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».