The Contributions of Respiratory Therapists in the United States of America: A Scoping Review.
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory therapists (RTs) provide essential care across the United States of America (USA) in various health care settings, with a prominent role in critical care. RTs specialize in managing mechanical ventilation, maintaining patent airways, and assisting with specialized procedures. While RTs in the USA have a broad scope of practice, it varies based on multiple factors; as a result, limited evidence exists detailing their specific roles and responsibilities. This review aims to map the breadth and depth of the available literature on RT practice in critical care within the USA. This review included three aims: (1) describe the practices and roles of RTs in adult critical care settings (including value-efficiency scores), (2) summarize the different RT models of care in critical care teams in the USA, and (3) investigate regional variations in RT practices in critical care across the USA. This scoping review was guided by the Joanna Briggs Institute methodology for scoping reviews. Studies that described the RT role in adult critical care within the USA were included. Data extraction was informed by the Respiratory Therapy Practice-Based Outcome Initiative (RT-PBOI) model and value-efficiency metrics. Eighty peer-reviewed articles and 45 pieces of grey literature met the inclusion criteria (total 125). RTs' roles and responsibilities were categorized per the RT-PBOI model as follows: Technical Skills (131), Approach to Practice (90), Leveraging Capacity (45), Strategic Expertise (73), and Growing Value for the Future (16). The grey literature (45) provided brief descriptions of the RT scope from various state regulatory/licensing bodies or state respiratory societies, guidelines, reports, and/or position statements. While RTs are crucial to critical care, gaps remain in quantifying their impact and clearly defining their evolving scope of practice. Further research is essential to optimize their integration into care teams, quantify impact, and improve patient outcomes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».