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Enregistrement W2027897696 · doi:10.1186/1472-6939-11-1

Documentation of best interest by intensivists: a retrospective study in an Ontario critical care unit

2010· article· en· W2027897696 sur OpenAlexafffundabout
Mohana Ratnapalan, Andrew Cooper, Damon C. Scales, Ruxandra Pinto

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Ethics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreWilliam Osler Health SystemBrampton Civic HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineInterquartile rangeIntensive care unitIntensive careCritically illIntensivistRetrospective cohort studyEmergency medicineEnd-of-life careCohortIntensive care medicineMedical emergencyPalliative careInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intensive care physicians often must rely on substitute decision makers to address all dimensions of the construct of "best interest" for incapable, critically ill patients. This task involves identifying prior wishes and to facilitate the substitute decision maker's understanding of the incapable patient's condition and their likely response to treatment. We sought to determine how well such discussions are documented in a typical intensive care unit. METHODS: Using a quality of communication instrument developed from a literature search and expert opinion, 2 investigators transcribed and analyzed 260 handwritten communications for 105 critically ill patients who died in the intensive care unit between January and June 2006. Cohen's kappa was calculated before analysis and then disagreements were resolved by consensus. We report results on a per-patient basis to represent documented communication as a process leading up to the time of death in the ICU. We report frequencies and percentages for discrete data, median (m) and interquartile range (IQR) for continuous data. RESULTS: Our cohort was elderly (m 72, IQR 58-81 years) and had high APACHE II scores predictive of a high probability of death (m 28, IQR 23-36). Length of stay in the intensive care unit prior to death was short (m 2, IQR 1-5 days), and withdrawal of life support preceded death for more than half (n 57, 54%). Brain death criteria were present for 18 patients (17%). Although intensivists' communications were timely (median 17 h from admission to critical care), the person consenting on behalf of the incapable patient was explicitly documented for only 10% of patients. Life support strategies at the time of communication were noted in 45% of charts, and options for their future use were presented in 88%. Considerations relevant to determining the patient's best interest in relation to the treatment plan were not well documented. While explicit survival estimates were noted in 50% of charts, physicians infrequently documented their own predictions of the patient's functional status (20%), anticipated need for chronic care (0%), or post ICU quality of life (3%). Similarly, documentation of the patient's own perspectives on these ranged from 2-18%. CONCLUSIONS: Intensivists' documentation of their communication with substitute decision makers frequently outlined the proposed plan of treatment, but often lacked evidence of discussion relevant to whether the treatment plan was expected to improve the patient's condition. Legislative standards for determination of best interest, such as the Health Care Consent Act in Ontario, Canada, may provide guidance for intensivists to optimally document the rationales for proposed treatment plans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,277
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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