The Influence of Geography, Religion, Religiosity and Institutional Factors on Worldwide End-of-Life Care for the Critically Ill: The WELPICUS Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the association between provider religion and religiosity and consensus about end-of-life care and explore if geographical and institutional factors contribute to variability in practice. METHODS: Using a modified Delphi method 22 end-of-life issues consisting of 35 definitions and 46 statements were evaluated in 32 countries in North America, South America, Eastern Europe, Western Europe, Asia, Australia and South Africa. A multidisciplinary, expert group from specialties treating patients at the end-of-life within each participating institution assessed the association between 7 key statements and geography, religion, religiosity and institutional factors likely influencing the development of consensus. RESULTS: Of 3049 participants, 1366 (45%) responded. Mean age of respondents was 45 ± 9 years and 55% were females. Following 2 Delphi rounds, consensus was obtained for 77 (95%) of 81 definitions and statements. There was a significant difference in responses across geographical regions. South African and North American respondents were more likely to encourage patients to write advance directives. Fewer Eastern European and Asian respondents agreed with withdrawing life-sustaining treatments without consent of patients or surrogates. While respondent's religion, years in practice or institution did not affect their agreement, religiosity, physician specialty and responsibility for end-of-life decisions did. CONCLUSIONS: Variability in agreement with key consensus statements about end-of-life care is related primarily to differences among providers, with provider-level variations related to differences in religiosity and specialty. Geography also plays a role in influencing some end-of-life practices. This information may help understanding ethical dilemmas and developing culturally sensitive end-of-life care strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».