End-of-life care in the cardiac intensive care unit: a contemporary view from the Critical Care Cardiology Trials Network (CCCTN) Registry
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Increases in life expectancy, comorbidities, and survival with complex cardiovascular conditions have changed the clinical profile of the patients in cardiac intensive care units (CICUs). In this environment, palliative care (PC) services are increasingly important. However, scarce information is available about the delivery of PC in CICUs. METHODS AND RESULTS: The Critical Care Cardiology Trials Network (CCCTN) Registry is a network of tertiary care CICUs in North America. Between 2017 and 2020, up to 26 centres contributed an annual 2-month snapshot of all consecutive medical CICU admissions. We captured code status at admission and the decision for comfort measures only (CMO) before all deaths in the CICU. Of 13 422 patients, 10% died in the CICU and 2.6% were discharged to palliative hospice. Of patients who died in the CICU, 68% were CMO at death. In the CMO group, only 13% were do not resuscitate/do not intubate at admission. The median time from CICU admission to CMO decision was 3.4 days (25th-75th percentiles: 1.2-7.7) and ≥7 days in 27%. Time from CMO decision to death was <24 h in 88%, with a median of 3.8 h (25th-75th 1.0-10.3). Before a CMO decision, 78% received mechanical ventilation and 26% mechanical circulatory support. A PC provider team participated in the care of 41% of patients who died. CONCLUSIONS: In a contemporary CICU registry, comfort measures preceded death in two-thirds of cases, frequently without PC involvement. The high utilization of advanced intensive care unit therapies and lengthy times to a CMO decision highlight a potential opportunity for early engagement of PC teams in CICU.
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 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».