A dimensional analysis of experienced intensive care unit nurses' clinical decision‐making for bleeding after cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bleeding following cardiac surgery is common and serious, yet a gap persists in understanding how experienced intensive care nurses identify and respond to such complications. AIM: To describe the clinical decision-making of experienced intensive care unit nurses in addressing bleeding after cardiac surgery. STUDY DESIGN: This qualitative study adopted the Recognition-Primed Decision Model as its theoretical framework. Thirty-nine experienced nurses from four adult intensive care units participated in semi-structured interviews based on the critical decision method. The interviews explored their clinical judgements and decisions in bleeding situations, and data were analysed through dimensional analysis, an alternative to grounded theory. RESULTS: Participants maintained consistent vigilance towards post-cardiac surgery bleeding, recognizing it through a haemorrhagic dimension associated with blood loss and chest drainage and a hypovolemic dimension focusing on the repercussions of reduced blood volume. These dimensions organized their understanding of bleeding types (i.e., normal, medical, surgical, tamponade) and necessary actions. Their decision-making encompassed monitoring bleeding, identifying the cause, stopping the bleeding, stabilizing haemodynamic and supporting the patient and family. Participants also adapted their actions to specific circumstances, including local practices, professional autonomy, interprofessional dynamics and resource availability. CONCLUSIONS: Nurses' decision-making was shaped by their personal attributes, the patient's condition and contextual circumstances, underscoring their expertise and pivotal role in anticipating actions and adapting to diverse conditions. The concept of actionability emerged as the central dimension explaining their decision-making, defined as the capability to implement actions towards specific goals within the possibilities and constraints of a situation. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: This study underscores the need for continual updates to care protocols to align with current evidence and for quality improvement initiatives to close existing practice gaps. Exploring the concept of actionability further, developing adaptability-focused educational programmes, and understanding decision-making intricacies are crucial for informing nursing education and decision-support systems.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».