Physicians' Influence over Decisions to Forego Life Support
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the association between individual physicians and decisions to limit use of life supporting therapies for critically ill patients. STUDY DESIGN: Prospective, observational data collected 2002-2005 in the adult medical intensive care unit (ICU) of a publicly owned teaching hospital. Nine intensivists staff this closed-model ICU; in rotating 2 week blocks of time one intensivist is responsible for directing all care. In order to uniquely associate care with individual physicians, eligible patients were cared for by a single intensivist throughout their ICU stay. Life support decisions were identified as orders to withhold or withdraw any form of life supporting medical therapy, including cardiopulmonary resuscitation (CPR), defibrillation, invasive mechanical ventilation, vasoactive drugs, and renal replacement therapy. We used multivariable Cox modeling to identify variables associated with decisions to limit use of life support. The association with the individual physicians was assessed as the hazard ratios of indicator variables representing the individual physicians. RESULTS: A decision to limit use of life support was made in 191 (14.0%) of 1363 ICU admissions. The hazard ratios associated with individual intensivists spanned a 15-fold range (0.069-1.042; p = 0.0003). Decisions to limit life support were more strongly related to the identity of the intensivist than to comorbid conditions, acute diagnostic category, and the source of ICU admission. CONCLUSIONS: We have, for the first time, quantified the association between individual physicians and decisions made to limit life support for critically ill patients. More research is needed to understand the nature and implications of this association.
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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 | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».