The Impact of Country and Culture on End-of-Life Care for Injured Patients: Results From an International Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Up to 20% of all trauma patients admitted to an intensive care unit die from their injuries. End-of-life decision making is a variable process that involves prognosis, predicted functional outcomes, personal beliefs, institutional resources, societal norms, and clinician experience. The goal of this study was to better understand end-of-life processes after major injury by comparing clinician viewpoints from various countries and cultures. METHODS: A clinician-based, 38-question international survey was used to characterize the impacts of medical, religious, social, and system factors on end-of-life care after trauma. RESULTS: A total of 419 clinicians from the United States (49%), Canada (19%), South Africa (11%), Europe (9%), Asia (8%), and Australasia (4%) completed the survey. In America, the admitting surgeon guided most end-of-life decisions (51%), when compared with all other countries (0-27%). The practice structure of American respondents also varied from other regions. Formal medical futility laws are rarely available (14-38%). Ethical consultation services are often accessible (29-98%), but rarely used (0-29%), and typically unhelpful (<30%). End-of-life decision making for patients with traumatic brain injuries varied extensively across regions with regard to the impact of patient age, Glasgow Coma Scale score, and clinician philosophy. Similar differences were observed for spinal cord injuries (age and functional level). The availability and use of "donation after cardiac death" also varied substantially between countries. CONCLUSIONS: In this unique study, geographic differences in religion, practice composition, decision-maker viewpoint, and institutional resources resulted in significant variation in end-of-life care after injury. These disparities reflect competing concepts (patient autonomy, distributive justice, and religion).
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».