Factors influencing decisions by critical care physicians to withdraw life-sustaining treatments in critically ill adult patients with severe traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most deaths in critically ill patients with severe traumatic brain injury are associated with a decision to withdraw life-sustaining treatments. We aimed to identify the behavioural determinants that influence recommendations by critical care physicians to consider the withdrawal of life-sustaining treatments in this population. METHODS: We conducted a descriptive qualitative study based on the Theoretical Domains Framework of critical care physicians caring for patients with severe traumatic brain injury across Canada. We stratified critical care physicians by regions and used a purposive sampling strategy. We conducted semistructured phone interviews using a piloted and pretested interview guide. We transcribed the interviews verbatim and verified the content for accuracy. We performed the analysis using a 3-step approach: coding, generation of specific beliefs and generation of specific themes. RESULTS: We recruited 20 critical care physicians across 4 geographic regions. After reaching saturation, we identified 7 core themes across 4 Theoretical Domains Framework domains for factors relevant to the decision to withdraw life-sustaining treatments. Four factors (i.e., clinical triggers, social triggers, interaction with families and intentions with medical decisions) were identified before the decision is made and 3 were identified during the decision-making process (i.e., considerations, priorities and knowledge needs). We identified multiple themes reflecting internal (n = 18, 8 Theoretical Domains Framework domains) and external (n = 15, 6 Theoretical Domains Framework domains) influences on the decision to withdraw life-sustaining treatments. INTERPRETATION: We identified several core themes and domains considered by critical care physicians in Canada in the decision to withdraw life-sustaining treatments in critically ill patients with severe traumatic brain injury. Future research should aim at identifying the factors influencing surrogate decision-makers in the decision to withdraw life-sustaining treatments in these patients.
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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 | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».