Factors associated with physicians’ predictions of six-month mortality in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physician's estimates of a patient's prognosis are an important component in shared decision-making. However, the variables influencing physician's judgments are not well understood. We aimed to determine which physician and patient factors are associated with physicians' predictions of critically ill patients' six-month mortality and the accuracy and confidence of these predictions. METHODS: Prospective cohort study evaluating physicians' predictions of six-month mortality. Using univariate and multivariable generalized estimating equations, we assessed the association between baseline physician and patient characteristics with predictions of six-month death, as well as accuracy and confidence of these predictions. RESULTS: Our cohort was comprised 300 patients and 47 physicians. Physicians were asked to predict if patients would be alive or dead at six months and to report their confidence in these predictions. Physicians predicted that 99 (33%) patients would die. The key factors associated with both the direction and accuracy of prediction were older age of the patient, the presence of malignancy, being in a medical ICU, and higher APACHE III scores. The factors associated with lower confidence included older physician age, being in a medical ICU and higher APACHE III score. CONCLUSIONS: Patient level factors are associated with predictions of mortality at six months. The accuracy and confidence of the predictions are associated with both physician and patients' factors. The influence of these factors should be considered when physicians reflect on how they make predictions for critically ill patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».