Prognostication and Goals of Care Decisions in Severe Traumatic Brain Injury: A Survey of The Seattle International Severe Traumatic Brain Injury Consensus Conference Working Group
Notice bibliographique
Résumé
onference (SIBICC) participated in a survey consisting of 24 questions. Questions queried use of prognostic calculators, variability in and responsibility for goals of care decisions, and acceptability of neurological outcomes, as well as putative means of improving decisions that might limit care. A total of 97.6% of the 42 SIBICC panelists completed the survey. Responses to most questions were highly variable. Overall, panelists reported infrequent use of prognostic calculators, and observed variability in patient prognostication and goals of care decisions. They felt that it would be beneficial for physicians to improve consensus on what constitutes an acceptable neurological outcome as well as what chance of achieving that outcome is acceptable. Panelists felt that the public should help to define what constitutes a good outcome and expressed some support for a "nihilism guard." More than 50% of panelists felt that if it was certain to be permanent, a vegetative state or lower severe disability would justify a withdrawal of care decision, whereas 15% felt that upper severe disability justified such a decision. Whether conceptualizing an ideal or existing prognostic calculator to predict death or an unacceptable outcome, on average a 64-69% chance of a poor outcome was felt to justify treatment withdrawal. These results demonstrate important variability in goals of care decision making and a desire to reduce this variability. Our panel of recognized TBI experts opined on the neurological outcomes and chances of those outcomes that might prompt consideration of care withdrawal; however, imprecision of prognostication and existing prognostication tools is a significant impediment to standardizing the approach to care-limiting decisions.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».