TOwards enhancing Paediatric Intensive Care for Children with Medical Complexity (ToPIC CMC): a mixed-methods study protocol using Experience-based Co-design
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Advances in medical technology and postoperative care have led to increased survival of children with medical complexity (CMC). Parents of CMC develop substantial caregiver expertise and familiarity with paediatric intensive care unit (PICU) staff and treatment procedures which may give rise to tensions regarding respective roles, caretaking preferences, treatment goals and expected outcomes. A therapeutic alliance built through strong partnerships constitutes the foundation of patient and family-centred care (PFCC), contributing to improvements in experiences and outcomes. Yet acute care settings continue to struggle with integrating PFCC into practice. This study aims to enhance PFCC for CMC in the PICU using an innovative approach to integrated knowledge translation. METHODS: A mixed-method concurrent triangulation design will be used to develop, implement and evaluate PFCC practice changes for CMC in the PICU. Qualitative data will be collected using an Experience-based Co-design (EBCD) approach. Parents, CMC and staff will reflect on their PICU care experiences (stages 1 and 2), identify priorities for improvement (stage 3), devise strategies to implement changes (stage 4), evaluate practice changes and study process, and disseminate findings (stage 5). The quantitative arm will consist of a prepractice and postpractice change evaluation, compared with a control site. Analysis of qualitative and quantitative data will provide insights regarding the impact of PICU practice changes on PFCC. ETHICS AND DISSEMINATION: The McGill University Health Centre Research Ethics Board (Ref. #2019-5021) and the Hospital for Sick Children Research Ethics Board (Ref. #1000063801) approved the study. Knowledge users and researchers will be engaged as partners throughout the study as per our participatory approach. Knowledge products will include a short film featuring themes and video/audio clips from the interviews, recommendations for improvements in care, and presentations for healthcare leaders and clinical teams, in addition to traditional academic outputs such as conference presentations and publications.
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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 | 0,100 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,007 |
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 ».