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Enregistrement W4406328853 · doi:10.62754/joe.v3i8.5815

A Comprehensive Review on the Synergy between Emergency Services, Nurses, Assistant Nurses, and Laboratory Teams in Critical Care

2024· review· en· W4406328853 sur OpenAlex
Sultan Mohammed F Alsharari, Hani Subaih B Al-Sharari, Doaa Ali Awad, Nedal Lahii Alsharari, Yousef Salamah Alsharari, Saeed S. Al-Yami, Ali Abdulrhman A Sofyani, Majdi Mohammed I Khawaji, Abdullah Ali M Khiswi, Rayan Khalid A Alzahrani, M. Alanazi, Yazeed Aqeel R Alrehaili, Naif Hadi Y Musarrihi

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecohumanism · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowWorkloadTriageStandardizationInformation exchangeWork (physics)Information sharingKnowledge managementInformation technologyNursingProcess managementMedicineMedical emergencyBusinessComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergency services as well as the nurses, assistant nurses and the laboratory teams, must work hand in hand when providing critical care. In critically-acclaimed cases where time is of the essence, interdisciplinary coordination enhances the diagnosis, delivery of treatments and patient outcomes. The emergency patient is kept safe, rapidly moved, and treated by triage and early care, followed by ward nurses and assistant nurses who can perform continuous observations, supported by laboratory personnel who provide essential information needed for treatment. However, collaboration is often faced with barriers such as communication breakdown, organizational structure, and lack of standard use of technology. Works released between 2010 and 2020 indicate that standardization of information transfer, such as the SBAR model, and embracing clinical information technology, such as EHR, improves team coordination, minimizes adverse events, and shortens reaction time. Also, interdisciplinary training is another important practice that helps ensure that different departments have enough trust for one another, enabling better integration. Since the changes in attitudes towards interdisciplinary collaboration, new technologies such as data sharing and diagnostics have enhanced the flow of information between teams. However, the patchy implementation throughout facilities has hindered this. Other areas that may need to be tackled to improve collaboration and support these initiatives include workload disparities, the number of staff, and other resources available to research and analyse different topics. This review systematically presents data regarding the collaboration of these teams. It highlights the implementation of common processes and information exchange in Main Communication Protocols and effective workflow for coordinating the care for critically ill patients as pillars for better outcomes in patient care in critical care settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle