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Enregistrement W4394272249 · doi:10.6084/m9.figshare.5820102

Roles, processes, and outcomes of interprofessional shared decision-making in a neonatal intensive care unit: A qualitative study

2018· dataset· en· W4394272249 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra Dunn, Betty Cragg, Ian D. Graham, Jennifer Medves, Isabelle Gaboury

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeonatal intensive care unitIntensive care unitQualitative researchUnit (ring theory)MedicineNursingPsychologyIntensive care medicinePediatricsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shared decision-making provides an opportunity for the knowledge and skills of care providers to synergistically influence patient care. Little is known about interprofessional shared decision-making processes in critical care settings. The aim of this study was to explore interprofessional team members’ perspectives about the nature of interprofessional shared decision-making in a neonatal intensive care unit (NICU) and to determine if there are any differences in perspectives across professional groups. An exploratory qualitative approach was used consisting of semi-structured interviews with 22 members of an interprofessional team working in a tertiary care NICU in Canada. Participants identified four key roles involved in interprofessional shared decision-making: leader, clinical experts, parents, and synthesizer. Participants perceived that interprofessional shared decision-making happens through collaboration, sharing, and weighing the options, the evidence and the credibility of opinions put forward. The process of interprofessional shared decision-making leads to a well-informed decision and participants feeling valued. Findings from this study identified key concepts of interprofessional shared decision-making, increased awareness of differing professional perspectives about this process of shared decision-making, and clarified understanding of the different roles involved in the decision-making process in an NICU.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,362 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2018
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Résumé présentoui

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