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Enregistrement W4416629107 · doi:10.1016/j.aucc.2025.101472

Recruitment strategies for family members in intensive care unit studies: A retrospective observational study

2025· article· en· W4416629107 sur OpenAlexafffundabout
Shreya Udupa, Sarah A. Beydoun, Jillian Kifell, Julia Duong

Notice bibliographique

RevueAustralian Critical Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensJewish General HospitalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésObservational studyIntensive care unitUnit (ring theory)Retrospective cohort studyIntensive careMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,641
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,063 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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