Between glances and voices : An observational study on communication in the care team in an intensive care unit
Bibliographic record
Abstract
Bakgrund: Intensivvårdsavdelningen är en påfrestande miljö vilket kan försvåra kommunikationen i vårdteamet. Hierarki är en av faktorerna som kan påverka kommunikationen, genom en jämlik kommunikation, där alla i teamet får ta plats och bli hörda kan detta i sin tur bidra till en mer patientsäker vård. Syfte: Syftet med studien var att beskriva kommunikationen i vårdteamet kring en kritiskt sjuk patient på en intensivvårdsavdelning. Metod: En kvalitativ, induktiv ansats har använts till studien. På en intensivvårdsavdelning i Sverige gjordes 19 stycken icke deltagande, ostrukturerade observationer av kommunikationen i vårdteamet. Den insamlade datan analyserades sedan med en fenomenologisk hermeneutisk metod enligt Lindseth och Norberg (2004). Resultat: Två teman och fyra subteman framkom ur analysen. “Kommunikationen påverkas av relationer” visar hur samspelet i vårdteamet formas genom yrkesroller och interaktionen mellan personalen. Samspelet påverkade hur teammedlemmarna kommunicerar och förstår varandra. I temat “Kommunikation kan både hjälpa och stjälpa” framkom hur kommunikationen fungerade i det vardagliga arbetet. Det beskrev olika kommunikationsmönster och vad som kan störa kommunikationen inom vårdteamet. Konklusion: Studien visade att kommunikationen i vårdteamet påverkades av relationer, hierarki och uttryckssätt. Strukturer kunde både underlätta och hindra öppenhet samt förståelsen.
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 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".