Deaths following withdrawal of life-sustaining therapy: Opportunities for quality improvement?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mortality is an important trauma center outcome. With many patients initially surviving catastrophic injuries and a growing proportion of geriatric patients, many deaths might occur following withdrawal of life-sustaining therapy (WLST). We utilized the American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program database to explore whether deaths following WLST might be preventable and to evaluate the impact of excluding patients who died following WLST on hospital performance. METHODS: A retrospective cohort study was conducted using data derived from American College of Surgeons Trauma Quality Improvement Program. Adult trauma patients treated at Levels I and II centers in 2016 were included. Three cohorts of deceased patients were created to assess differences in hospital performance. The first included all deaths, the second included only those who died without WLST, and the third included deaths without WLST and deaths with WLST where death was preceded by a major complication. Hospitals were ranked based on their observed-to-expected mortality ratio calculated using each of the three decedent cohorts. Outcomes included absolute change in hospital ranking and change in performance outlier status between cohorts. RESULTS: We identified 275,939 patients treated at 447 centers who met inclusion criteria. Overall mortality was 6.9% (n = 19,145). Withdrawal of life-sustaining therapy preceded 43.6% (n = 8,343) of deaths and 23% (n = 1,920) of these patients experienced a major complication before death. The median absolute change in hospital performance rank between the first and second cohort was 58 (p < 0.001), between the first and third cohort was 44 (p < 0.001), and between the second and third cohort was 23 (p < 0.001). Hospital performance outlier status changed significantly between cohorts. CONCLUSION: The exclusion of patients who die following WLST from benchmarking efforts leads to a major change in hospital ranks. Potentially preventable deaths, such as those following a major complication, should not be excluded. LEVEL OF EVIDENCE: Epidemiological study, level III.
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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 | 0,030 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».