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Enregistrement W2977249696 · doi:10.1177/2054358119879777

Facility Variation and Predictors of Do Not Resuscitate Orders of Hemodialysis Patients in Canada: DOPPS

2019· article· en· W2977249696 sur OpenAlexafffundabout
Danielle Moorman, Ranjeeta Mallick, Emily Rhodes, Brian Bieber, Gihad Nesrallah, Jan Maree Davis, Rita S. Suri, Jeffery Perl, Peter Tanuseputro, Ronald L. Pisoni, Bruce Robinson, Manish M. Sood

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversité de MontréalHumber River Regional HospitalOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineHemodialysisDo Not Resuscitate OrderLife expectancyQuality of life (healthcare)CohortPopulationDialysisKidney diseaseDo not resuscitateRetrospective cohort studyEmergency medicineInternal medicineIntensive care medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Life expectancy in patients with end-stage kidney disease treated with hemodialysis (HD) is limited, and as such, the presence of an advanced care directive (ACD) may improve the quality of death as experienced for patients and families. Strategies to discuss and implement ACDs are limited with little being known about the status of Do Not Resuscitate (DNR) orders in the Canadian HD population. OBJECTIVES: Using data from the Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS), we set out to (1) examine the variability in DNR orders across Canada and its largest province, Ontario and (2) identify clinical and functional status measures associated with a DNR order. DESIGN: We conducted a retrospective cohort study using data from the DOPPS Canada Phase 4 to 6 from 2009 to 2017. SETTING: DOPPS facilities in Canada. PATIENTS: All adults (>18 years) who initiated chronic HD with a documented ACD were included. MEASUREMENTS: ACD and DNR orders. METHODS: Descriptive statistics were compared for baseline characteristics (demographics, comorbidities, medications, facility characteristics, and patient functional status) and DNR status. The crude proportion of patients per facility with a DNR order was calculated across Canada and Ontario. Functional status was determined by activities of daily living and components of the Kidney Disease Quality of Life (KDQOL)-validated questionnaire. We used generalized estimating equations (GEEs) to create sequential multivariable models (demographics, comorbidities, and functional status) of variables associated with DNR status. RESULTS: A total of 1556 (96% of total) patients treated with HD had a documented ACD and were included. A total of 10% of patients had a DNR order. The crude variation of DNR status differed considerably across facilities within Canada, between Ontario and non-Ontario, and within Ontario (interprovince variation = 6.3%-17.1%, Ontario vs non-Ontario = 8.2% vs 11.7%, intraprovincial variation [Ontario] = 1%-26%). Patients with a DNR order were more commonly older, white, with cardiac comorbidities, with less or shorter predialysis care compared with those without a DNR order. Patients with a DNR order reported lower energy, more difficulty with transfers, meal preparation, household tasks, and financial management. In a multivariate model, age, cardiac disease, stroke, dialysis duration, and intradialytic weight gain were associated with DNR status. LIMITATIONS: Relatively small number of events or measures in certain categories. CONCLUSIONS: A large inter- and intraprovincial (Ontario) variation was observed regarding DNR orders across Canada highlighting areas for potential quality improvement. While functional status did not appear to have a bearing on the presence of a DNR order, the presence of various comorbidities was associated with the presence of a DNR order.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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