Planification de l’implantation du journal de bord comme stratégie d’humanisation aux soins intensifs adultes
Bibliographic record
Abstract
Introduction : L’hospitalisation en unité de soins intensifs (USI) peut entraîner des séquelles physiques, psychologiques, cognitives et sociales significatives pour les personnes recevant des soins de santé (PRSS). Bien que le journal de bord soit reconnu pour son impact positif sur les résultats en matière de santé, son utilisation adaptée aux USI québécoises, au Canada, reste rare, soulignant le besoin d’un cadre méthodologique pour guider la planification de son implantation. Objectif : Décrire les étapes d’un projet de planification de l’implantation du journal de bord dans une USI adulte d’un hôpital quaternaire de la ville de Québec, dans une perspective d’approche centrée sur la personne comme stratégie d’humanisation des soins. Démarche : La planification de l’implantation du journal de bord s’est appuyée sur 13 des 14 étapes du Quality Implementation Framework (QIF). L’intervention concerne des PRSS de ≥ 18 ans ayant séjourné ≥ 48 heures à l’USI et ayant présenté un délirium ou une intubation prolongée de plus de 24 heures. Évaluation : La planification de l’implantation a couvert les domaines suivants du QIF : évaluation et préparation initiales; engagement et soutien des parties prenantes; recrutement et formation; planification de la mise en œuvre; suivi et évaluation. Discussion et conclusion : Ce projet a montré l’importance de l’engagement du personnel soignant, de l’analyse du contexte et de la flexibilité des parties prenantes. Il constitue un exemple d’application permettant d’intégrer une intervention fondée sur des données probantes tout en générant des apprentissages contextuels pendant sa mise en œuvre, contribuant ainsi à réduire l’écart entre les connaissances théoriques et leur application.
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 | 0.019 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".