The Effect of Rapid Response Teams on End‐of‐Life Care: A Retrospective Chart Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A subset of critically ill patients have end-of-life (EOL) goals that are unclear. Rapid response teams (RRTs) may aid in the identification of these patients and the delivery of their EOL care. OBJECTIVES: To characterize the impact of RRT discussion on EOL care, and to examine how a preprinted order (PPO) set for EOL care influenced EOL discussions and outcomes. METHODS: A single-centre retrospective chart review of all RRT calls (January 2009 to December 2010) was performed. The effect of RRT EOL discussions and the effect of a hospital-wide PPO set on EOL care was examined. Charts were from the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care Critical Care Information Systemic database, and were interrogated by two reviewers. RESULTS: In patients whose EOL status changed following RRT EOL discussion, there were fewer intensive care unit (ICU) transfers (8.4% versus 17%; P<0.001), decreased ICU length of stay (5.8 days versus 20 days; P=0.08), increased palliative care consultations (34% versus 5.3%; P<0.001) and an increased proportion who died within 24 h of consultation (25% versus 8.3%; P<0.001). More patients experienced a change in EOL status following the introduction of an EOL PPO, from 20% (before) to 31% (after) (P<0.05). CONCLUSIONS: A change in EOL status following RRT-led EOL discussion was associated with reduced ICU transfers and enhanced access to palliative care services. Further study is required to identify and deconstruct barriers impairing timely and appropriate EOL discussions.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».