Notice bibliographique
Résumé
Communication with family members in critical care is challenged by socioeconomic, environmental, and organizational factors. Ineffective communication between health care providers and family members results in psychological distress and anxiety among family members and can lead to misunderstanding of the patient’s condition and ineffective decision-making. This manuscript aims to explore barriers to effective communication, understand standardized communication tools, and support their implementation in critical care. An extensive search of various databases provided a variety of articles meeting the criteria of communication barriers in critical care, end-of-life, and strategies to overcome these barriers. Health literacy, diversity, and environmental factors are significant barriers to communication in critical care. The COVID-19 pandemic has further complicated communication, necessitating organizations to implement creative communication strategies. An effective strategy that is consistently identified for improving communication is the implementation of communication skills training. The READY framework, VALUE (Value, Acknowledge, Listen, Understand, and Elicit) guide, and Psychosocial Assessment and Communication Evaluation (PACE) tool are presented as frameworks to improve communication in critical care, and important elements of family meetings are identified. The collaborative efforts of the health care team and organization are essential in overcoming the specific challenges of communicating in critical care. Health care organizations and individuals are obligated to ensure that health care providers are appropriately trained, provided adequate resources, and are competent in communicating complex information with family members. Keywords: Family communication, critical care, communication training, communication framework, communication barrier
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».