Au-delà des obstacles : plonger au cœur des interventions favorisant l’implication des proches aux soins intensifs
Bibliographic record
Abstract
Contexte : l’implication des proches aidants dans les soins directs à l’unité des soins intensifs est de plus en plus reconnue comme faisant partie des meilleures pratiques de soins. Toutefois, les facteurs permettant de favoriser cet engagement sont peu connus. Objectifs : cette étude vise à identifier dans la littérature les facteurs favorables ou limitant l’implication des proches aidants dans les soins directs dans les unités des soins intensifs adultes, et à proposer des recommandations pour favoriser cette implication. Méthode : une revue rapide des écrits a été réalisée dans MEDLINE et CINAHL afin d’étudier les articles publiés entre 2010 et 2021 en français ou en anglais. Résultats : au total, 25 articles ont été retenus (n = 20 études primaires, n = 5 synthèses des connaissances). Les résultats montrent une diversité de facteurs pouvant influencer l’implication des proches dans les soins directs à l’unité des soins intensifs. Ces facteurs peuvent être regroupés en quatre catégories : relationnels, informationnels, cliniques et politiques. Conclusion : cette revue permet d’identifier les enjeux organisationnels, cliniques et humains relatifs à l’implication des PA dans les soins directs afin de proposer des recommandations pour faciliter l’implantation de cette approche dans les unités des soins intensifs.
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 | 0.024 | 0.114 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".