Experiences and attitudes towards agitated behaviours in TBI ICU patients (EXSTATIC): understanding various management practices through qualitative interviews with nurses
Notice bibliographique
Résumé
Agitation is a common complication after an acute TBI in ICU patients. Professionals have a range of strategies to address agitation. Yet the absence of evidence-based guidelines and how these strategies are implemented complicates the management and safety may often be compromised for both ICU professionals and patients. This project explores experiences and attitudes of ICU-nurses to better understand the management of agitated behaviors in acute TBI-patients. Semi-structured interviews were conducted with 12 ICU-nurses from two Level-1 trauma centers in Canada. The interviews explored experiences and perceptions of managing agitation in critically ill TBI-patients. Interviews were analyzed using thematic analysis, facilitating the examination of how management practices interface with contextual variables and clinical strategies. Five themes were identified: (1) a variety of symptoms differing according to patient profile and time since awakening, (2) different agitation management approaches stem from different concerns, (3) strategies used by nurses to manage agitation, (4) contextual factors influence management, and (5) potential opportunities to improve integrated care model. This research describes nurses’ perceptions and helps understand management of agitation, by considering underlying contexts and factors affecting TBI-agitated patients management, how ICU itself contributes to agitation and potential areas for improvement.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».