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Enregistrement W4404058313 · doi:10.1513/annalsats.202404-441oc

Interprofessional Team Staffing in U.S. Intensive Care Units

2024· article· en· W4404058313 sur OpenAlexaff
Allan Garland, Deena Kelly Costa, Hannah Wunsch, Amy Dzierba, Danny Lizano, Hayley B. Gershengorn

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNIH Clinical CenterNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineStaffingIntensive careMEDLINENursingMedical emergencyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale There is a paucity of data, and no consensus, about the composition of interdisciplinary teams of healthcare workers (HCWs) who provide care in intensive care units (ICUs). Objectives To delineate the nature and variation of HCW staff composition in U.S. adult ICUs before the COVID-19 pandemic. Methods A national survey of 574 adult ICUs inquired about ICU staffing. Two sets of survey items asked about 1) “availability to provide care” in ICUs for 11 HCW types, collapsed into six groupings; and 2) the presence in formal ICU clinical rounds of nine HCW types, collapsed into six groupings. Bedside nurses were assumed to be involved in both categories. Analysis was descriptive, seeking to examine the predominant and full range of staffing patterns. Results Of surveyed ICUs, 94% were in metropolitan areas, 63% in teaching hospitals, 74% had >250 beds, 66% cared for mixed adult patient types (e.g., medical-surgical), median ICU bed count was 20 (interquartile range, 12–25), and 27% used some form of telemedicine. In addition to bedside nurses, the core staffing group comprised intensivists, respiratory therapists and pharmacists; in 88% of ICUs all were available to provide care. However, there were 28 different combinations of the six groupings (intensivists, respiratory therapists, pharmacists, attending physician support, advanced bedside nurse support, nurse aides), with the most common one, present in 38% of ICUs, including all six. Ninety-six percent of ICUs had interprofessional rounds at least 5 days per week; 78% had them on weekends. Among the ICUs with rounds, 61% of weekday rounding teams included all of intensivists, respiratory therapists, and pharmacists. Nutrition, rehabilitation, and social support practitioners each participated in rounds in 35–80% of ICUs and altogether in 28% of ICUs. Except for intensivists, all HCW types participated much less commonly in weekend than in weekday rounds. Conclusions ICU care almost always included a core team of bedside nurses, intensivists, respiratory therapists, and pharmacists. Beyond that core, great variability was seen in the presence of many other HCW types. Almost all ICUs had interprofessional rounds, with three-fourths also having them on weekends.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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