Knowledge, attitudes, and practice about protective ventilation among physical therapists
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure knowledge, attitudes and practice (KAP) towards protective ventilation and identify factors associated with KAP among physical therapists in a country-wide survey. METHODS: We conducted an online survey using a validated questionnaire with 55 items including individual and institutional information, KAP, and barriers to protective ventilation. The survey was distributed by email and social media. We calculated a total KAP score and scores for knowledge, attitudes, and practice, using a standardized scale from 0 to 100. RESULTS: We included 408 participants from all states of Brazil. Median knowledge score was 80 (IQR 72-88) out of 100, with 95% respondents agreeing that they were familiar with the ventilatory settings to achieve protective ventilation, but 34% reported that airway pressures are not always discussed during rounds. Total KAP score had a median of 71 (62-79) out of 100. In the multivariate analysis, years of ICU experience, attending conferences, and ICU beds per physical therapist were independently associated with KAP score. The most significant barriers to protective ventilation were lack of education to provide low tidal volume ventilation and maintaining protective ventilation in pressure support. Participants reported there was an increase in the practice of protective ventilation during COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS: In this countrywide study, physical therapists had good knowledge, attitudes, and practice regarding protective ventilation, and lack of education was an important factor associated with KAP. Discussing airway pressures during ICU rounds and developing specific training may improve awareness and practice of protective ventilation and impact patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».