Education, ethics, and end-of-life decisions in the intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the influence of education and clinical experience on residents' attitudes toward withdrawal of life support. DESIGN: Self-administered survey. SETTING: Four Canadian teaching hospitals. SUBJECTS: Residents rotating through four intensive care units. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The survey examined ethics education and experience regarding end-of-life care, importance of factors influencing withdrawal of life support, confidence in decisions, and recommendations for enhancing end-of-life education. The response rate was 83.9% (52 of 62). A minority of residents reported an appropriate amount of formal teaching on ethical principles (17.3%), patient-centered education (28.8%), and informal discussion (28.8%) before their intensive care unit rotation. During their rotation, most residents cared for patients in whom withdrawal of life support was considered. Although they usually attended family meetings, residents were never (34.6%) or rarely (42.3%) the primary discussant. Before the intensive care unit rotation, confidence in withdrawal decisions was related to male sex (p =.001) and previous patient-centered ethics education (p =.02). At the end of the intensive care unit rotation, only resident involvement in family meetings (p =.02) and being the primary discussant at such meetings (p =.01) were associated with confidence. After we adjusted for pre-rotation confidence in withdrawal of life support decision-making, the only predictor of post-rotation confidence was family meeting involvement (p <.001). Residents recommended more patient-centered discussion, observation of attending physicians discussing end-of-life issues, and opportunity to lead family meetings. CONCLUSIONS: Experiential, case-based, patient-centered curricula are associated with resident confidence in withdrawal of life support decisions in the intensive care unit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».