Focusing on fundamentals of care in an <scp>ICU</scp> setting during a pandemic
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This manuscript aims to describe one acute care hospital's ICU journey during the COVID-19 pandemic and how fundamental care was central to the implementation of team-based models of care. BACKGROUND: Over the course of the COVID-19 pandemic, team-based and alternative models of care are being employed to manage and address global shortages and surge capacity. Employing these alternate models of care required attention to ensure fundamental care needs of patients were being met. DESIGN/METHOD: The following paper describes an ICU's journey of focusing on the delivery of the fundamentals of care through the implementation of team-based models of care to address the surge in patient care demands experienced in response to our global pandemic. CONCLUSIONS: The implementation of an evidence-informed approach to optimizing models of care and staffing in the ICU amid the evolving COVID-19 waves in one acute-care hospital is provided. This local approach focused on meeting patients' fundamental care needs throughout the necessary introduction of team-based care models and staffing changes and drew from evolving evidence, the ILC Fundamentals of Care Framework, and regulatory guidance.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| 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 ».