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Enregistrement W2981479262 · doi:10.2196/16301

Time-Limited Trials Among Critically Ill Patients With Advanced Medical Illnesses to Reduce Nonbeneficial Intensive Care Unit Treatments: Protocol for a Multicenter Quality Improvement Study

2019· article· en· W2981479262 sur OpenAlexvenueno aff
Dong Chang, Jennifer Parrish, Nader Kamangar, Janice M. Liebler, May M. Lee, Thanh H. Neville

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésMedicineIntensive care unitAdvance care planningProtocol (science)Intensive careIntensive care medicineCritically illClinical trialMEDLINEQuality of life (healthcare)Medical emergencyEmergency medicinePalliative careNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Invasive intensive care unit (ICU) treatments for patients with advanced medical illnesses and poor prognoses may prolong suffering with minimal benefit. Unfortunately, the quality of care planning and communication between clinicians and critically ill patients and their families in these situations are highly variable, frequently leading to overutilization of invasive ICU treatments. Time-limited trials (TLTs) are agreements between the clinicians and the patients and decision makers to use certain medical therapies over defined periods of time and to evaluate whether patients improve or worsen according to predetermined clinical parameters. For patients with advanced medical illnesses receiving aggressive ICU treatments, TLTs can promote effective dialogue, develop consensus in decision making, and set rational boundaries to treatments based on patients' goals of care. OBJECTIVE: The aim of this study will be to examine whether a multicomponent quality-improvement strategy that uses protocoled TLTs as the default ICU care-planning approach for critically ill patients with advanced medical illnesses will decrease duration and intensity of nonbeneficial ICU care without changing hospital mortality. METHODS: This study will be conducted in medical ICUs of three public teaching hospitals in Los Angeles County. In Aim 1, we will conduct focus groups and semistructured interviews with key stakeholders to identify facilitators and barriers to implementing TLTs among ICU patients with advanced medical illnesses. In Aim 2, we will train clinicians to use protocol-enhanced TLTs as the default communication and care-planning approach in patients with advanced medical illnesses who receive invasive ICU treatments. Eligible patients will be those who the treating ICU physicians consider to be at high risk for nonbeneficial treatments according to guidelines from the Society of Critical Care Medicine. ICU physicians will be trained to use the TLT protocol through a curriculum of didactic lectures, case discussions, and simulations utilizing actors as family members in role-playing scenarios. Family meetings will be scheduled by trained care managers. The improvement strategy will be implemented sequentially in the three participating hospitals, and outcomes will be evaluated using a before-and-after study design. Key process outcomes will include frequency, timing, and content of family meetings. The primary clinical outcome will be ICU length of stay. Secondary outcomes will include hospital length of stay, days receiving life-sustaining treatments (eg, mechanical ventilation, vasopressors, and renal replacement therapy), number of attempts at cardiopulmonary resuscitation, frequency of invasive ICU procedures, and disposition from hospitalization. RESULTS: The study began in August 2017. The implementation of interventions and data collection were completed at two of the three hospitals. As of September 2019, the study was at the postintervention stage at the third hospital. We have completed focus groups with physicians at each medical center (N=29) and interviews of family members and surrogate decision makers (N=18). The study is expected to be completed in the first quarter of 2020, and results are expected to be available in mid-2020. CONCLUSIONS: The successful completion of the aims in this proposal may identify a systematic approach to improve communication and shared decision making and to reduce nonbeneficial invasive treatments for ICU patients with advanced medical illnesses. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/16301.

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)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,145
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,754

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,145
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,605
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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