Counseling parents at risk of delivery of an extremely premature infant: Differing strategies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is not known how neonatologists address the affective and cognitive loads on parents deciding whether to resuscitate infants born extremely preterm. This study explores expert neonatologists' views on these decision-making processes and their own roles in counseling parents. METHODS: Semistructured interviews asked internationally recognized experts to share their perspectives on perinatal consultations. Their responses were subjected to thematic analysis. RESULTS: Eighteen of 22 invited experts participated. Approximately equal numbers reported employing a physician-driven approach, a parent-driven approach, and a combined approach during these consultations. Those who followed a physician-driven approach typically focused on conveying standard information about adverse outcomes. Those who followed a parent-driven approach typically focused on addressing parents' information requests, guiding their decision making, and providing affective support. Nearly all experts, in each group, endorsed addressing the child's quality of life, in terms of functionality, when discussing long-term outcomes. Although many believed that families adjusted to life with a disabled child, few discussed the topic during prenatal consultations. Most, in each group, reported trying to alleviate future "decisional regret" for parents whose premature infants subsequently became disabled. None spoke to parents about possible decisional regret after deciding to forgo resuscitation. CONCLUSIONS: Expert neonatologists are deeply concerned that parents understand the decision facing them. However, they differ on what information they offer and how they balance parents' need for cognitive and affective support. They expressed more concern about parents' decisional regret should their child survive resuscitation, but have severe disability, than about decisional regret after foregoing resuscitation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».