Navigating cardiac arrest together: A survivor and family-led co-design study of family needs and care touchpoints
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aimed to i) identify the care needs of families experiencing cardiac arrest; and ii) co-identify strategies for meeting the identified care needs. Cardiac arrest survivors and family members (of survivors and non-survivors) were engaged as "experience experts," collaborators and co-researchers in this study. Methods: A qualitative study using semi-structured interviews of cardiac arrest survivors and family members was conducted. Participants were recruited from the membership of the Family Centred Cardiac Arrest Care Project. Interviews were recorded, transcribed, and analysed using Framework analysis. Results: Twenty-eight participants described 22 unique cardiac arrest events. We identified five primary care need themes: 1) "Help us help our loved one"; 2) "Work with us as a cohesive team"; 3) "See us: treat us with humanity and dignity"; 4) "Address our family's ongoing emergency"; and 5) "Help us to heal after the cardiac arrest" as well as 29 subordinate care need themes. We performed touchpoint mapping to identify key moments of interaction between patients and families, and the health system to highlight potential areas for improvement, as well as strategies for meeting family care needs. Conclusion: Our participants identified varied family care needs during and long after cardiac arrest. Fortunately, many proposed strategies are inexpensive and have low barriers to adoption. However, some unmet care needs identified suggest larger systemic issues such as service gaps that leave families feeling abandoned and isolated. Overall, our findings suggest that care during and after cardiac arrest are critical components of a comprehensive cardiac arrest care system.
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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 | 0,014 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».