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Enregistrement W4378781264 · doi:10.1002/nop2.1819

Effect of intensive care unit diary on quality of life of intensive care unit survivors and their relatives: A systematic review and meta‐analysis

2023· review· en· W4378781264 sur OpenAlexaboutno aff
Donghui Hu, Xiaoli Ji, Yaxin Li, YueNing Liang, Jia Chen

Notice bibliographique

RevueNursing Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisCochrane LibraryIntensive care unitMedicineMEDLINEQuality of life (healthcare)Systematic reviewIntensive care medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To evaluate the current literature on the effect of ICU diaries on the quality of life of ICU survivors and their relatives. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. METHODS: We searched the online databases Web of Science, PubMed, Embase, The Cochrane Library, CNKI and WanFang from inception to April 2021. Cochrane Risk of Bias Assessment Tool and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) were used to assess the methodological quality. RESULTS: Seven studies were identified. ICU diaries improved the QoL of ICU survivors (SMD 0.79, 95% CI 0.24-1.34), and a small study described no benefit of diaries in improving the QoL of relatives. CONCLUSION: This meta-analysis revealed the use of ICU diaries to improve the QoL in survivors, but the ICU diaries do not have a beneficial effect on the QoL in relatives. The evidence summarized in our study is limited and biased, and more research should be carried out to verify it.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,395
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,135 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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