ICU Care Team’s Perception of Clinical Research in the ICU: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Adequate recruitment is essential for successful clinical research. ICU nurses play a crucial role in identifying eligible patients, introducing research teams, facilitating informed consent, and caring for enrolled patients. However, a larger group of multidisciplinary healthcare professionals (the ICU care team) is equally important in promoting clinical research participation.To describe the ICU care team's experiences in ongoing clinical research, identifying perceived barriers and enablers to their participation, and apply a behavior framework to enhance research engagement. DESIGN: Cross-sectional survey study. SETTING: Four adult ICUs and one PICU between June 2021 and March 2023. SUBJECTS: We recruited nurses, physicians, nurse practitioners, allied health professionals, and unit clerks. MEASUREMENT AND MAIN RESULTS: = 13).A total of 172 ICU care team members completed the survey. Results showed differences in capabilities, opportunities, and motivations among ICU care team members. For example, fellow/attending physicians and nurse practitioners reported higher confidence in discussing research with patients/families, while registered nurses and allied health professionals expressed less confidence. CONCLUSIONS: ICU care team members face multiple barriers that impact their involvement with the conduct of ICU research. To effectively engage healthcare professionals in this process, it is essential to address their capabilities (research knowledge and skills to communicate research with patients/families), create opportunities (collaboration/communication with research team, discuss research during multidisciplinary rounds), and motivate them (recognize their help and share the results of the research being conducted at their site) to improve ICU care team engagement in the conduct of ICU research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».