Surrogate inaccuracy in predicting older adults’ desire for life-sustaining interventions in the event of decisional incapacity: is it due in part to erroneous quality-of-life assessments?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family members are often called upon to make decisions for an incapacitated relative. Yet they have difficulty predicting a loved one's desire to receive treatments in hypothetical situations. We tested the hypothesis that this difficulty could in part be explained by discrepant quality-of-life assessments. METHODS: The data come from 235 community-dwelling adults aged 70 years and over who rated their quality of life and desire for specified interventions in four health states (current state, mild to moderate stroke, incurable brain cancer, and severe dementia). All ratings were made on Likert-type scales. Using identical rating scales, a surrogate chosen by the older adult was asked to predict the latter's responses. Linear mixed models were fitted to determine whether differences in quality-of-life ratings between the older adult and surrogate were associated with surrogates' inaccuracy in predicting desire for treatment. RESULTS: The difference in quality-of-life ratings was a significant predictor of prediction inaccuracy for the three hypothetical health states (p < 0.01) and nearly significant for the current health state (p = 0.077). All regression coefficients were negative, implying that the more the surrogate overestimated quality of life compared to the older adult, the more he or she overestimated the older adult's desire to be treated. CONCLUSION: Discrepant quality-of-life ratings are associated with surrogates' difficulty in predicting desire for life-sustaining interventions in hypothetical situations. This finding underscores the importance of discussing anticipated quality of life in states of cognitive decline, to better prepare family members for making difficult decisions for their loved ones. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ISRCTN89993391.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».