Optimizing the role of nurses in critical care in weaning patients from the ventilator : a multiple-case study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prolonged mechanical ventilation is harmful for patients requiring prompt weaning approaches from an interprofessional team with different and overlapping scopes of practice. Nurses play a key role in interprofessional teams, and optimization of their role can reduce the duration of mechanical ventilation. Purpose: To understand the role of nurses in critical care in healthcare teams when weaning patients from mechanical ventilation. Methods: Multiple-case study with concurrent mixed methods data collection was conducted in two critical care units following a pilot study in Québec, Canada. A validated and adapted questionnaire, “Survey of Mechanical Ventilation and Weaning Role Responsibilities” was completed by nurses, respiratory therapists, and physicians (n = 102). Interviews (n=49) were conducted with content analysis completed. Descriptive statistics were generated for quantitative data. Rodgers et al. (2016) reporting standards for case studies were used. Results: Questionnaires showed that nurses had little involvement, autonomy, and influence over decisions related to weaning. However, in interviews, participants described several strategies used by nurses to support patients’ weaning from mechanical ventilation. Discussion: In the context of this research, the role of nurses in critical care is suboptimal when weaning patients from ventilators, however, in-depth knowledge of patient status, protocols, and education can support optimizing the nurse’s role in the weaning process. Conclusion: Strategies are needed to optimize the role of nurses in critical care when weaning patients from mechanical ventilation.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».