Lessons Learned from ICU Research During a Pandemic: A Multisite Qualitative Study to Inform Research Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Emergency conditions such as the COVID-19 pandemic pose complex scientific and ethical challenges for researchers, which must be addressed to optimise efficiencies in trial conduct. Our purpose was to examine key factors essential to creating an agile system responsive to the rapidly changing research and clinical environment and to understand how we might learn from this unique experience to bolster research capacity in future pandemics.Methods Our evaluation employed robust qualitative descriptive methodology which comprises an approach for gathering information directly from those experiencing an event or process and flexible application of theoretical frameworks to assist in the analysis. Data was collected through individual interviews of key research stakeholders and our thematic analysis was informed by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR).Results Over 17 months, we interviewed 64 participants across four research sites. Our findings uncovered key challenges in each of the 5 constructs of the CFIR: the outer setting, the inner setting, intervention characteristics, individual characteristics and rapid implantation processes which were put in place to allow crucial research to happen under extenuating circumstances.Conclusion Our data demonstrate the pandemic-magnified shortcomings of a precarious research infrastructure both in local ICUs and at the national level. Focusing investment on more efficient research platforms and administration, considering research and data sharing capacity and patient and family experience in protocol development, building a robust research workforce, and revamping the funding architecture at all levels are important lessons to promote seamless delivery of critical care research in pandemic conditions.
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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 | 0,127 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,029 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».