Factors influencing community intensive care unit research participation: a qualitative descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Community hospitals account for 90% of hospitals in Canada, but clinical research is mainly conducted in academic hospitals. Increasing community hospital research participation can improve generalizability of study results, while also accelerating study recruitment and increasing staff engagement. We aimed to identify and describe the factors that influence community intensive care unit (ICU) research participation and the development, implementation, and sustainability of a community ICU research program. METHODS: We conducted a qualitative descriptive study using semistructured interviews. Between April 2022 and May 2023, we interviewed a purposeful sample of individuals interested or involved in community hospital research in Canadian community ICUs. We analyzed qualitative data using both conventional content analysis and rapid qualitative analysis. Findings were deductively mapped out using the Ecological Model of Health Behavior. Quantitative survey data were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: Participants included 23 health care workers, ten research staff, and five hospital administrators (n = 38) from 20 community hospitals across six provinces in Canada. The main factors associated with community ICU research participation were 1) infrastructure, 2) personnel characteristics, 3) key relationships and connections, and 4) the COVID-19 pandemic. CONCLUSION: In this qualitative descriptive study, participants identified the physical resources, skills, and relationships required to start and sustain a clinical research program in a Canadian community ICU. Our findings suggest that all levels of the Canadian health care system need to invest in strengthening community hospital research capacity to increase research participation.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».