Seeking Worldwide Professional Consensus on the Principles of End-of-Life Care for the Critically Ill. The Consensus for Worldwide End-of-Life Practice for Patients in Intensive Care Units (WELPICUS) Study
Notice bibliographique
Résumé
Great differences in end-of-life practices in treating the critically ill around the world warrant agreement regarding the major ethical principles. This analysis determines the extent of worldwide consensus for end-of-life practices, delineates where there is and is not consensus, and analyzes reasons for lack of consensus. Critical care societies worldwide were invited to participate. Country coordinators were identified and draft statements were developed for major end-of-life issues and translated into six languages. Multidisciplinary responses using a web-based survey assessed agreement or disagreement with definitions and statements linked to anonymous demographic information. Consensus was prospectively defined as >80% agreement. Definitions and statements not obtaining consensus were revised based on comments of respondents, and then translated and redistributed. Of the initial 1,283 responses from 32 countries, consensus was found for 66 (81%) of the 81 definitions and statements; 26 (32%) had >90% agreement. With 83 additional responses to the original questionnaire (1,366 total) and 604 responses to the revised statements, consensus could be obtained for another 11 of the 15 statements. Consensus was obtained for informed consent, withholding and withdrawing life-sustaining treatment, legal requirements, intensive care unit therapies, cardiopulmonary resuscitation, shared decision making, medical and nursing consensus, brain death, and palliative care. Consensus was obtained for 77 of 81 (95%) statements. Worldwide consensus could be developed for the majority of definitions and statements about end-of-life practices. Statements achieving consensus provide standards of practice for end-of-life care; statements without consensus identify important areas for future research.
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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 | 0,002 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».