Quality of end-of-life communication in 2 high-risk ICU cohorts: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Factors influencing the quality of end-of-life communication are relevant to improving end-of-life care. We assessed the quality of end-of-life communication and influencing factors in 2 intensive care unit (ICU) cohorts at high risk of death: patients living in nursing homes and those on extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). METHODS: This retrospective cohort study included admissions to 4 ICUs in Winnipeg, Manitoba, from 2000 to 2017. We identified cohorts and influencing factors from the Winnipeg ICU database and by manual chart review. We assessed quality of end-of-life communication using 18 validated, binary quality indicators to calculate a weighted, scaled, composite score (range 0-100). We used median regression to identify factors associated with the composite score. RESULTS: = 230), with longer hospital stays and higher disease severity. Mean composite scores of end-of-life communication were extremely low in both cohorts (mean 48.5 [standard error of the mean (SEM) 1.7] for the nursing home cohort, 49.1 [SEM 2.5] for the ECMO cohort). Patient characteristics associated with higher median composite scores were older age (5.0 per decade, 95% confidence interval [CI] 2.1-7.8) and lower (worse) Glasgow Coma Scale (GCS) scores (1.8 per GCS point, 95% CI 0.5-3.2). The median composite score rose significantly over time (1.7 per year, 95% CI 0.5-2.8). INTERPRETATION: The quality of end-of-life communication in ICUs is poor, and factors associated with better prognosis are also associated with worse communication. Direct and early communication should occur with all patients in the ICU and their surrogates, not just those who are believed most likely to die.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».