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Enregistrement W4386844993 · doi:10.9778/cmajo.20220168

Physician and administrator experience of preparing to implement Ontario’s intensive care unit Triage Emergency Standard of Care during the COVID-19 pandemic: a qualitative study

2023· article· en· W4386844993 sur OpenAlexaffvenueabout
Brandon Heidinger, Ariane Downar, Andrea Frolic, James Downar, Sarina R. Isenberg

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesBruyèreCanadian Hospice Palliative Care Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageThematic analysisUsabilitySurge CapacityHealth careQualitative researchPandemicNursingMedicineMedical emergencyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As the COVID-19 pandemic created a surge in demand for critical care resources, the province of Ontario, Canada, released the Adult Critical Care Clinical Emergency Standard of Care for Major Surge (Emergency Standard of Care [ESoC]), a triage framework to guide the allocation of critical care resources in the expectation that intensive care units would be overwhelmed. Our aim was to understand physicians' and administrators' experiences and perceptions of planning to implement the ESoC, and to identify ways to improve critical care triage processes for future pandemics. METHODS: We conducted semistructured qualitative interviews with critical care, emergency and internal medicine physicians, and hospital administrators from various Ontario health regions who were involved in their hospital's or region's ESoC implementation planning. Interviews were conducted virtually between April and October 2021. We analyzed the data using thematic analysis. RESULTS: We conducted interviews with 11 physicians and 10 hospital administrators representing 9 health regions. We identified 4 themes regarding participants' preparation to implement the ESoC: infrastructure to enable effective triage implementation; social, medical and political supports to enable effective triage implementation; moral dimensions of triage implementation; and communication of triage results. Participants outlined administrative and implementation-related improvements that could be provided at the provincial level, such as billing codes for ESoC. They also suggested improving ethical supports for the usability and quality of the ESoC (e.g., designating an ethicist in each region), and ways to improve the efficiency and usability of the tools for assessing short-term mortality risk (e.g., create information technology solutions such as a dashboard). INTERPRETATION: The implementation of a jurisdiction-level triage framework poses moral challenges for a health care system, but it also requires dedicated infrastructure, as well as institutional supports. Lessons learned from Ontario's process to prepare for ESoC implementation, as well as participants' suggestions, can be used for planning for current and future pandemics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,569
Écart entre enseignants0,300 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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