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Enregistrement W2315318845 · doi:10.14288/1.0091865

The influence of the pediatric critical care culture on end-of-life decision making

2009· article· en· W2315318845 sur OpenAlexaboutno aff
Tracie Northway

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnd-of-life careClinical decision makingMedicineIntensive care medicineNursingPalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary goal of the pediatric intensive care unit (PICU) health care team is to make critically ill children better. In many instances, the professionals working within the PICU come to understand that this goal is unachievable. Shifting the focus of care away from cure and toward comfort and a good death within the context of high technology and a focus on cure can be exceedingly difficult. The purpose of this study was to investigate the nature of pediatric critical care culture in Canada and its influences on end-of-life decision making for children for whom the possibility of cure is remote or non-existent. Guided by the qualitative method of ethnography, a rich and detailed description of the cultural influences of pediatric critical care on end-of-life decision making was obtained through semi-structured interviews with eleven PICU nurses and six PICU physicians from seven Canadian PICUs. Each of the participants had experience in caring for dying children and their families. Analysis focused on identifying cultural values and perspectives by comparing PICU cultures and the processes surrounding end-of-life decision making. The findings from this study suggest that practitioners value a sense of control over the PICU environment and end-of-life decision making. This need to control is apparent in how the dying process is managed. Physicians and nurses endeavour to orchestrate and plan for a child's death through the deliberate creation of a plan for managing the end of a child's life. Additional values and beliefs which influence end-of-life decision making focus on protecting the family and staff from emotional pain and suffering, valuing a "good quality of life", presenting a "united front", and maintaining loyalty to "the plan". Nurses describe experiencing emotional distress when requested to continue care aimed at cure when these efforts seemed futile. They describe feeling constrained within their practice to influence end-of-life decision making. Physicians describe a less emotional and more analytical response to demands for ongoing treatment under "unrealistic expectations". In essence, the unpredictability of death combined with the complexities of the pediatric critical care environment (e.g., technology, types and acuity of patient illnesses, access and flow issues, and nurse-family-physician relationship dynamics) create tremendous challenges for meeting the goals of a "planned death". This study is unique because it specifically addresses how the pediatric critical care culture influences end-of-life decision making. The findings of this study suggest a need to develop a deeper understanding of how the struggle to control dying in PICU impacts end-of-life decision making in order to improve upon the end-of-life experiences for dying children and their families. Further research and education are required that focus on: developing a better understanding of the concept, actualization and implications of control in a PICU; strategies to improve interdisciplinary end-of-life decision making within a family-centered care model; improving upon the current practices aimed at caring for dying children and their families in a non-hospice setting; developing strategies for individuals to explore their understanding and comfort with end-of-life care; and developing and sustaining collaborative relationships between health care professionals and families.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,015
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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