Logistics of Withdrawal of Life-Sustaining Therapies in PICU
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe practical considerations and approaches to best practices for end-of-life care for critically ill children and families in the PICU. DATA SOURCES: Literature review, personal experience, and expert opinion. STUDY SELECTION: A sampling of the foundational and current evidence related to the withdrawal of life-sustaining therapies in the context of childhood critical illness and injury was accessed. DATA EXTRACTION: Moderated by the authors and supported by lived experience. DATA SYNTHESIS: Narrative review and experiential reflection. CONCLUSIONS: Consequences of childhood death in the PICU extend beyond the events of dying and death. In the context of withdrawal of life-sustaining therapies, achieving a quality death is impactful both in the immediate and in the longer term for family and for the team. An individualized approach to withdrawal of life-sustaining therapies that is informed by empiric and practical knowledge will ensure best care of the child and support the emotional well-being of child, family, and the team. Adherence to the principles of holistic and compassionate end-of-life care and an ongoing commitment to provide the best possible experience for withdrawal of life-sustaining therapies can achieve optimal end-of-life care in the most challenging of circumstances.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».