Underrepresentation of Respiratory Therapists as Experts in Delphi Studies on Respiratory Practices and Research Priorities
Notice bibliographique
Résumé
Delphi survey techniques are a common consensus method used to collect feedback from an expert panel to inform practices, establish guidelines, and identify research priorities. Collecting respiratory therapists' (RT) expertise and experiences as part of consensus-building methodologies is one way to ensure that they align with RT practices and to better influence respiratory care practice. This narrative review aimed to report the RT representation in expert panels of Delphi studies focused on respiratory therapy practices and research priorities. The research question that guided this review is: to what extent are RTs included as expert participants among published Delphi studies relate to respiratory therapy and research topics? We conducted a structured search of the literature and identified 23 papers that reported Delphi studies related to respiratory care practices and 15 that reported on respiratory-related research priorities. Delphi studies that focused on reporting consensus on respiratory care practices included the following: (1) mechanical ventilation, (2) high-flow nasal cannula therapy, (3) COVID-19 respiratory management, (4) home oxygen therapy, (5) cardiopulmonary monitoring, and (6) disease-specific guidelines. Delphi studies that focused on establishing respiratory research priorities included the following: (1) theory and practice-orientated knowledge gaps, and (2) priority research topics for empirical investigation. The results of this review suggest that RTs were rarely included as expert participants and, when involved, were minimally represented (5% to 33%). Given RTs' diverse and relevant experience in respiratory care, incorporating their perspectives to inform future education, respiratory care practices, and research priorities would allow evidence to better align with knowledge gaps deemed important for the respiratory therapy profession.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».