Evidence-informed consensus statements to guide COVID-19 patient visitation policies: results from a national stakeholder meeting
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Hospital policies forbidding or limiting families from visiting relatives on the intensive care unit (ICU) has affected patients, families, healthcare professionals, and patient- and family-centered care (PFCC). We sought to refine evidence-informed consensus statements to guide the creation of ICU visitation policies during the current COVID-19 pandemic and future pandemics and to identify barriers and facilitators to their implementation and sustained uptake in Canadian ICUs. METHODS: We created consensus statements from 36 evidence-informed experiences (i.e., impacts on patients, families, healthcare professionals, and PFCC) and 63 evidence-informed strategies (i.e., ways to improve restricted visitation) identified during a modified Delphi process (described elsewhere). Over two half-day virtual meetings on 7 and 8 April 2021, 45 stakeholders (patients, families, researchers, clinicians, decision-makers) discussed and refined these consensus statements. Through qualitative descriptive content analysis, we evaluated the following points for 99 consensus statements: 1) their importance for improving restricted visitation policies; 2) suggested modifications to make them more applicable; and 3) facilitators and barriers to implementing these statements when creating ICU visitation policies. RESULTS: Through discussion, participants identified three areas for improvement: 1) clarity, 2) accessibility, and 3) feasibility. Stakeholders identified several implementation facilitators (clear, flexible, succinct, and prioritized statements available in multiple modes), barriers (perceived lack of flexibility, lack of partnership between government and hospital, change fatigue), and ways to measure and monitor their use (e.g., family satisfaction, qualitative interviews). CONCLUSIONS: Existing guidance on policies that disallowed or restricted visitation in intensive care units were confusing, hard to operationalize, and often lacked supporting evidence. Prioritized, succinct, and clear consensus statements allowing for local adaptability are necessary to guide the creation of ICU visitation policies and to optimize PFCC.
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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 | 0,292 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».