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Enregistrement W4396499119 · doi:10.5737/23688653-3311420

Barriers and facilitators in the provision of palliative care in critical care: A qualitative descriptive study of nurses’ perspectives

2022· article· en· W4396499119 sur OpenAlexaffvenueabout
Lisa M. Vaughn, Anna Santos Salas

Notice bibliographique

Revue˜The œCanadian journal of critical care nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensAlberta Hospital EdmontonUniversity of AlbertaCanadian Nurses Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalliative careNursingThematic analysisCritical care nursingEnd-of-life careQualitative researchMedicineIntensive careIntensive care unitDescriptive researchPsychologyHealth careSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intensive care units are providing increasing amounts of palliative care. Accordingly, integrating palliative care as a component of comprehensive critical care has been identified as a necessity. The purpose of this study was to explore what critical care nurses perceive as barriers and facilitators in the provision of palliative care in the critical care setting. We conducted a qualitative descriptive study between 2016 and 2017. Eleven critical care nurses working within an intensive care unit in a tertiary care western Canadian hospital participated in this study. Semi-structured individual interviews were conducted with each participant and data was interpreted using thematic analysis. Key barriers and facilitators identified were related to communication, end-of-life decision making, the life- saving mentality of the ICU, exposure to palliative care education, and the strengths and perils of the critical care environment. The results of this study provide insight into the initiatives and resources that are required to enhance the provision of palliative care in the critical care setting.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,367 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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