Quelles sont les barrières à la prise en charge des personnes ventilées ? Perspective des infirmières et infirmiers aux soins intensifs
Bibliographic record
Abstract
La ventilation mécanique est un traitement largement utilisé et essentiel à la prise en charge infirmière aux soins intensifs. Malheureusement, de nombreuses barrières nuisent à la prise en charge globale de la personne ventilée. Au Canada, il y a très peu de connaissances en sciences infirmières quant aux barrières rencontrées dans ce contexte clinique et aux stratégies utilisées pour y faire face. Cette analyse thématique découle d’une étude plus large sur le processus de soins spécifique à la personne ventilée aux soins intensifs et identifie les barrières à la prise en charge infirmière ainsi que les stratégies, les ressources et les recommandations pour les surmonter. Trente infirmières et infirmiers autorisé(es) travaillant dans une unité des soins intensifs pour adultes au Canada, ont participé à des entrevues semi-structurées portant sur leur expérience à prodiguer des soins directs aux personnes ventilées. Au sein du corpus des données, les principales barrières identifiées sont liées aux conditions de travail (ratio infirmier/ère–personne ventilée, rythme de travail, lieux physiques), aux connaissances et aux compétences (gestion du respirateur, soins psychosociaux), ainsi qu’au champ de pratique infirmier. Celles-ci nuisent à la qualité et à la sécurité des soins prodigués, et limitent la capacité des infirmières et infirmiers à gérer la complexité de la prise en charge et à répondre aux besoins des personnes ventilées et leurs familles. Mots clés : ventilation mécanique; soins intensifs; infirmière; barrières; qualitative [respiration, artificial; critical care; nurse; barriers; qualitative]
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".