Mobility in a cardiac surgery intensive care unit: A behaviour mapping study
Notice bibliographique
Résumé
• Observational studies are required to determine the current state of early mobility in the cardiac surgery intensive care unit. • Sitting in a chair was observed 10-fold more often than any other mode of mobility. • Family was observed to support mobility through active engagement and providing support more than healthcare professionals. • Research is required to support early mobility beyond sitting in a chair supported by family and the healthcare team. Mobilization within 24 h post-cardiac surgery (CS) supports improved patient health outcomes. Despite being safe and recommended, it is unknown how much mobility takes place post-CS in the intensive care unit (ICU). Behaviour mapping was used to describe patterns of patients’ mobility in one CS ICU. Behaviour mapping gathers information on behaviour regularly over a time period. Two authors observed one CS ICU over a sixteen-hour period (0630–2230 h) on four days. Observers collected data on patients’ mobility mode, location, and support at 15-minute intervals. Data aggregated into four-hour time blocks is described. A total of 1342 observations were collected over four days: 487 of mode, 485 of location, and 370 of support. Sitting in a chair was observed 430 of 487 observations, 10-fold more than any other mode of mobility. Mobility within the ICU room was observed in 448 of 485 observations. Family support for mobility was observed in 178 of 370 observations. The most common time block for mobilization was from 0630 to 1030, with 488 of 1342 observations. Research is required to support the integration of early mobility beyond sitting in a chair supported by more team members into local CS ICU clinical care. The existence of early mobility protocols does not mean that they are operational in the CS ICU. Integration of these protocols into CS ICU clinical care requires collaboration among researchers and clinicians.
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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 | 0,000 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».