Recruitment strategies for family members in intensive care unit studies: A retrospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family engagement in patient care has emerged as an important aspect of critical care delivery. There is a need for clinical trials to obtain robust evidence on family engagement interventions. However, limited evidence exists on effective strategies for recruiting family members of intensive care unit (ICU) patients in clinical trials. OBJECTIVE: The aim of this study was to describe and explore various recruitment approaches for enrolling family members of ICU patients as participants in clinical trials. METHODS: We reviewed recruitment approaches for three clinical studies (one prospective observational study; two randomised interventional trials) conducted in six Canadian ICUs involving family members of ICU patients. Variables collected included time of day approached, mode of initial contact, number of research personnel approaching a family member, method of consent, whether a white lab coat was worn by research personnel, and whether compensation was offered. RESULTS: A total of 392 family members participated in a study out of 845 family members approached (overall recruitment rate of 46.4%). Recruitment rate was numerically higher for morning than for afternoon approach (81.3% vs. 62.4%), two recruiters than one (86.4% vs. 61.2%), initial contact by phone than in-person (57.6% vs. 44.9%), and in case of compensation offered than in case of none (44.1% vs. 38.0%). Recruitment percentages were numerically similar regardless of white lab coat use (62.5% vs. 67.8%) or consent method (paper or electronic; 65.3% vs. 63.9%). Recruitment rates were numerically higher for observational than for interventional studies (71.0% vs. 35.7%, respectively) and in medical-surgical ICUs than in cardiac ICUs (63.1% vs. 41.6%, respectively). CONCLUSION: Several approaches had numerically higher recruitment percentage of family members as research participants in ICU studies. These findings can inform how we can optimise recruitment into family engagement interventions.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».