An environmental scan of online resources for informal family caregivers of ICU survivors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To collate a comprehensive repository of online resources for family caregivers of intensive care survivors to inform a recovery website and digital peer support programme. MATERIALS AND METHODS: To identify resources, we conducted an environmental scan using processes recommended by the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health and guided by clinical experts, former patients, and family members. We searched internet sources, professional society websites, social media, and contacted our professional networks. RESULTS: Through expert consultation we identified 16 information categories and found 301 online resources. Five categories with the most resources were: how to look after yourself/recognise anxiety or post-traumatic stress/getting mental health support (n = 63); information specific to conditions necessitating ICU admission (n = 49); multiple category resources (n = 46); symptoms of post-intensive care syndrome (n = 44); stories of lived experience (n = 23). Five categories with the least resources were physical, emotional and cognitive symptoms of post-intensive care syndrome-family (n = 1); interacting with primary care (n = 2); medical deterioration (how to recognise/what to do) (n = 2); driving and accessing the community (n = 3); end-of-life and bereavement (n = 5). Of these resources, we included 45 on our recovery website. CONCLUSION: This environmental scan identifies multiple resources addressing informational needs of family caregivers and highlights areas for resource development.
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 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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».