The Impact of Randomized Family-Centered Interventions on Family-Centered Outcomes in the Adult Intensive Care Unit: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To review the literature for randomized family-centered interventions with family-centered outcomes in the adult intensive care unit (ICU). Data Sources: We searched MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINAHL, and the Cochrane Library database from inception until February 2023. Study Selection: We included articles involving randomized controlled trials (RCTs) in the adult critical care setting evaluating family-centered interventions and reporting family-centered outcomes. Data Extraction: We extracted data on author, year of publication, setting, number of participants, intervention category, intervention, and family-centered outcomes. Data Synthesis: There were 52 RCTs included in the analysis, mostly involving communication and receiving information (38%) and receiving care and meeting family member needs (38%). Nearly two-thirds of studies (N = 35; 67.3%) found improvements in at least 1 family-centered outcome. Most studies (N = 24/40; 60%) exploring the impact of family-centered interventions on mental health outcomes showed improvement. Improvements in patient-centered outcomes (N = 7/17; 41%) and healthcare worker outcomes (N = 1/5; 20%) were less commonly found. Conclusions: Family-centered interventions improve family-centered outcomes in the adult ICU and may be beneficial to patients and healthcare workers.
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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 | 0,021 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».