Perceptions of "futile care" among caregivers in intensive care units
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many caregivers in intensive care units (ICUs) feel that they sometimes provide inappropriate or excessive care, but little is known about their definition of "futile care" or how they attempt to limit its impact. We sought to explore how ICU staff define medically futile care, why they provide it and what strategies might promote a more effective use of ICU resources. METHODS: Using semi-structured interviews, we surveyed 14 physician directors, 16 nurse managers and 14 respiratory therapists from 16 ICUs across Ontario. We analyzed the transcripts using a modified grounded-theory approach. RESULTS: From the interviews, we generated a working definition of medically futile care to mean the use of considerable resources without a reasonable hope that the patient would recover to a state of relative independence or be interactive with his or her environment. Respondents felt that futile care was provided because of family demands, a lack of timely or skilled communication, or a lack of consensus among the treating team. Respondents said they were able to resolve cases of futile care most effectively by improving communication and by allowing time for families to accept the reality of the situation. Respondents felt that further efforts to limit futile care should focus on educating the public and health care professionals about the role of the ICU and about alternatives such as palliative care; mandating early and skilled discussion of resuscitation status; establishing guidelines for admission to the ICU; and providing legal and ethical support for physicians who encounter difficulties. There was a broad consistency in responses among all disciplines. INTERPRETATION: ICU physicians, nurses and respiratory therapists have similar and well-formed opinions about how to define and resolve medically futile care and where to focus future efforts to limit the impact of futile care in the ICU.
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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 | 0,001 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».