Examining adaptive models of care implemented in hospital ICUs during the COVID-19 pandemic: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The emergence of the COVID-19 pandemic led to an increased demand for hospital beds, which in turn led to unique changes to both the organisation and delivery of patient care, including the adoption of adaptive models of care. Our objective was to understand staff perspectives on adaptive models of care employed in intensive care units (ICUs) during the pandemic. METHODS: We interviewed 77 participants representing direct care staff (registered nurses) and members of the nursing management team (nurse managers, clinical educators and nurse practitioners) from 12 different ICUs. Thematic analysis was used to code and analyse the data. RESULTS: Our findings highlight effective elements of adaptive models of care, including appreciation for redeployed staff, organising aspects of team-based models and ICU culture. Challenges experienced with the pandemic models of care were heightened workload, the influence of experience, the disparity between model and practice and missed care. Finally, debriefing, advanced planning and preparation, the redeployment process and management support and communication were important areas to consider in implementing future adaptive care models. CONCLUSION: The implementation of adaptive models of care in ICUs during the COVID-19 pandemic provided a rapid solution for staffing during the surge in critical care patients. Findings from this study highlight some of the challenges of implementing redeployment as a staffing strategy, including how role clarity and accountability can influence the adoption of care delivery models, lead to workarounds and contribute to adverse patient and nurse outcomes.
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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 | 0,028 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».