Factors to consider when designing post-hospital interventions to support critical illness recovery: Systematic review and qualitative evidence synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Survivors of intensive care unit (ICU) admission experience significant deficits in health-related quality of life due to long-term physical, psychological, and cognitive sequelae of critical illness, which may persist for many years. There has been a proliferation of post-hospital interventions in recent years which aim to support ICU-survivors, however there is currently limited evidence to inform optimal approach. We therefore aimed to synthesise factors which impacted the implementation of these interventions from the perspective of healthcare providers, patients, and their carers, and to compare different intervention designs. Methods: We conducted a systematic review and synthesis of qualitative evidence using four databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL and Web of Science) which were searched from inception to May 2024. The extraction and synthesis of factors which impacted intervention implementation was informed by the domains of the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) and Template for Intervention Description and Replication (TIDieR) checklist. Results: Thirty-seven studies were included, reporting on a range of interventions including follow-up clinics and rehabilitation programmes. We identified some overarching principles and specific intervention component and design factors which may support in the design of future strategies to improve outcomes for ICU survivors. For each intervention characteristic, various patient, staff, and setting factors were found to impact implementation. Considering how the intervention will rely on and integrate with existing outpatient and community resources is likely to be important. Conclusion: This review provides a framework to future research examining the optimal approach to supporting ICU survivor recovery following hospital discharge.
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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 | 0,002 | 0,538 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».