Impact of advance directives on the variability between intensivists in the decisions to forgo life-sustaining treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is wide variability between intensivists in the decisions to forgo life-sustaining treatment (DFLST). Advance directives (ADs) allow patients to communicate their end-of-life wishes to physicians. We assessed whether ADs reduced variability in DFLSTs between intensivists. METHODS: We conducted a multicenter, prospective, simulation study. Eight patients expressed their wishes in ADs after being informed about DFLSTs by an intensivist-investigator. The participating intensivists answered ten questions about the DFLSTs of each patient in two scenarios, referring to patients' characteristics without ADs (round 1) and then with (round 2). DFLST score ranged from 0 (no-DFLST) to 10 (DFLST for all questions). The main outcome was variability in DFLSTs between intensivists, expressed as relative standard deviation (RSD). RESULTS: A total of 19,680 decisions made by 123 intensivists from 27 ICUs were analyzed. The DFLST score was higher with ADs than without (6.02 95% CI [5.85; 6.19] vs 4.92 95% CI [4.75; 5.10], p < 0.001). High inter-intensivist variability did not change with ADs (RSD: 0.56 (round 1) vs 0.46 (round 2), p = 0.84). Inter-intensivist agreement on DFLSTs was weak with ADs (intra-class correlation coefficient: 0.28). No factor associated with DFLSTs was identified. A qualitative analysis of ADs showed focus on end-of-life wills, unwanted things and fear of pain. CONCLUSIONS: ADs increased the DFLST rate but did not reduce variability between the intensivists. In the decision-making process using ADs, the intensivist's decision took priority. Further research is needed to improve the matching of the physicians' decision with the patient's wishes. Trial registration ClinicalTrials.gov Identifier: NCT03013530. Registered 6 January 2017; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03013530 .
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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 | 0,041 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».