The legacy of the COVID-19 pandemic on critical care research: A descriptive interview study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic challenged both research and clinical teams in critical care to collaborate on research solutions to new clinical problems. Although an effective, nationally coordinated response helped facilitate critical care research, reprioritisation of research efforts towards COVID-19 studies had significant consequences for existing and planned research activity in critical care. Aims: Our aim was to explore the impact of the COVID-19 pandemic research prioritisation policies and practices on critical care research funded prior to the pandemic, the conduct of pandemic research, and implications for ongoing and future critical care research. Methods: We undertook a descriptive qualitative study recruiting research-active clinician researchers and research delivery team members working in critical care. We conducted digitally recorded, semi-structured interviews in 2021–2022. Framework Analysis was used to analyse the data. Results: We interviewed 22 participants comprising principal investigators, senior trial coordinators and research delivery nurses from across the UK. Six themes were identified: Unit, organisational and national factors; Study specific factors; Resources; Individual/clinician factors; Family/patient factors; Contextual factors. These themes explained how a nationally coordinated response during the pandemic affected individuals, studies and wider organisations in managing the research response in critical care, highlighting future implications for critical care research. Conclusion: Harnessing the collective response seen in the COVID-19 pandemic in critical care could better support integration of research activity into routine critical care activities. Future endeavours should focus on workforce preparations, contingency planning, strategies for study prioritisation and integration of research as part of the continuum of clinical care.
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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 | 0,003 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».