Time-limited Trials in the Intensive Care Unit to Promote Goal-Concordant Patient Care
Notice bibliographique
Résumé
Consider the hypothetical case of a 75-year-old patient admitted to the intensive care unit (ICU) for acute hypoxic respiratory failure due to pneumonia and systolic heart failure. Although she suffers from a potentially treatable infection, her advanced age and chronic illness increase her risk of experiencing a poor outcome. Her family feels conflicted about whether the use of mechanical ventilation would be acceptable given what they understand about her values and preferences. In the ICU setting, clinicians, patients, and surrogate decision-makers frequently face challenges of prognostic uncertainty as well as uncertainty regarding patients' goals and values. Time-limited trials (TLTs) of life-sustaining treatments in the ICU have been proposed as one strategy to help facilitate goal-concordant care in the midst of a complex and high-stakes decision-making environment. TLTs represent an agreement between clinicians and patients or surrogate decision-makers to employ a therapy for an agreed-upon time period, with a plan for subsequent reassessment of the patient's progress according to previously-established criteria for improvement or decline. Herein, we review the concept of TLTs in intensive care, and explore their potential benefits, barriers, and challenges. Research demonstrates that, in practice, TLTs are conducted infrequently and often incompletely, and are challenged by system-level factors that diminish their effectiveness. The promise of TLTs in intensive care warrants continued research efforts, including implementation studies to improve adoption and fidelity, observational research to determine optimal timeframes for TLTs, and interventional trials to determine if TLTs ultimately improve the delivery of goal-concordant care in the ICU.
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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 | 0,165 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».