Determination of Neurologic Prognosis and Clinical Decision Making in Adult Patients With Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Accurate prognostic information in patients with severe traumatic brain injury remains limited, but mortality following the withdrawal of life-sustaining therapies is high and variable across centers. We designed a survey to understand attitudes of physicians caring for patients with severe traumatic brain injury toward the determination of prognosis and clinical decision making on the level of care. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: We conducted a cross-sectional study of intensivists, neurosurgeons, and neurologists that participate in the care of patients with severe traumatic brain injury at all Canadian level 1 and level 2 trauma centers. INTERVENTION: None. MEASUREMENTS: The main outcome measure was physicians' perceptions of prognosis and recommendations on the level of care. MAIN RESULTS: Our response rate was 64% (455/712). Most respondents (65%) reported that an accurate prediction of prognosis would be most helpful during the first 7 days. Most respondents (>80%) identified bedside monitoring, clinical exam, and imaging to be useful for evaluating prognosis, whereas fewer considered electrophysiology tests (<60%) and biomarkers (<15%). In a case-based scenario, approximately one-third of respondents agreed, one-third were neutral, and one-third disagreed that the patient prognosis would be unfavorable at one year. About 10% were comfortable recommending withdrawal of life-sustaining therapies. CONCLUSIONS: A significant variation in perceptions of neurologic prognosis and in clinical decision making on the level of care was found among Canadian intensivists, neurosurgeons, and neurologists. Improved understanding of the factors that can accurately predict prognosis for patients with traumatic brain injury is urgently needed.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».