Timing of withdrawal of life-sustaining therapies in severe traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The care of patients with severe traumatic brain injury (TBI) is complex and confounded by uncertainty in prognoses. Studies have demonstrated significant unexplained variation in mortality between centers. Possible explanations include differences in the quality and intensity of care across centers, including the appropriateness and timing of withdrawal of life-sustaining therapies. We postulated that centers with a preponderance of early deaths might have a more pessimistic approach to the TBI patient, which would be reflected in an increased hospital TBI-related mortality. METHODS: This is a retrospective cohort study. Time to death was used as a proxy for time to withdrawal of life-sustaining therapies. Centers were classified as early or late based on when the majority (75th percentile) of their TBI-related deaths occurred. We evaluated the association between adjusted mortality and center classification using a hierarchical multivariable model. Two hundred trauma centers contributing data to the American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program from 2010 through 2013 were involved. The cohort included 17,505 patients with severe isolated TBI. RESULTS: One hundred eight centers were classified as early centers. The 75th percentile for time to death was 4 days among early centers versus 7 days in late centers. Mortality was 34% and 33%, respectively. After adjustment for case mix, care in an early center was not associated with increased odds of death (adjusted odds ratio, 0.95; 95% confidence interval, 0.83-1.09). Higher odds of death were independently associated with age, Glasgow Coma Scale (GCS) score, head Abbreviated Injury Scale (AIS) score, multiple comorbidities, traumatic subarachnoid hemorrhage, intracerebral mass lesions, brainstem lesions, and signs of compressed or absent basal cisterns. CONCLUSION: Centers rendering early decisions related to withdrawal of life-sustaining therapies in TBI patients, as measured by time until death, do not have worse outcomes than those making later decisions. How and when these decisions are made requires further exploration to balance an opportunity for clinical improvement with appropriate resource use. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic and epidemiologic study, level III.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».