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Enregistrement W4389729968 · doi:10.1097/01.ccm.0001003708.44610.4e

1387: PREPARING PARAMEDICS TO SUPPORT AND COMMUNICATE WITH FAMILIES DURING AND AFTER RESUSCITATION

2023· article· en· W4389729968 sur OpenAlexaboutno aff
Carolina D. Tennyson, John S. Oliver, Jeff Maxin, Heather Campbell, Karen R. Jooste

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineResuscitationMedical emergencyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: First responders frequently enter patients’ homes and encounter families during resuscitation for cardiac arrest. Data around preparation and pathways for Family Presence During Resuscitation (FPDR) and the Family Facilitator role are rapidly evolving for inpatient care settings yet there is little education available for paramedics to partner with families during emergencies. Our aim was to assess paramedics’ understanding of family needs during crisis and develop training for FPDR using a transdisciplinary, competency-based educational approach. Methods: A multidisciplinary group including nurses, physicians, paramedics, and chaplains developed a virtual workshop to deploy for 100 paramedics in a large Canadian province. Educational needs were identified and content was customized for paramedics using available evidence on family needs during resuscitation and established competencies for inpatient Family Facilitators (chaplains) who respond to cardiac arrest events. Results: Paramedics identified a large gap in the care provided to the families of cardiac arrest victims in out of hospital cardiac arrest. Whereas patients and families treated within a healthcare facility will typically have access to chaplain services, those receiving care outside of these centers may receive little or no support. The learning objectives identified were to (1) Understand patient- and family-centered cardiac arrest and what is known about FPDR, (2) recognize the needs of families experiencing cardiac arrest care, (3) prepare to be emotionally present for families during a call to cardiac arrest, (4) utilize the ABCD tool to engage with families during and after cardiac arrest, and (5) recognize the process and benefits of real-time reflection and debriefing. The multidisciplinary group then developed an ‘ABCD’ tool to provide cognitive cues for the steps of family communication during cardiac arrest. Conclusions: Competency-based education addressing family care during resuscitation is essential for first responders. This novel program and collaborative effort is one of the first to prepare emergency responders to support and communicate with families during cardiac arrest care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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