“To Be or Not to Be”—Cardiopulmonary Resuscitation for Hospitalized People Who Have a Low Probability of Benefit: Qualitative Analysis of Semi-structured Interviews
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Our aim was to understand the decision making of patients in hospital who wanted cardiopulmonary resuscitation despite low probability of benefit. Methods: We included patients admitted to general medical wards who had a low chance of surviving in-hospital cardiopulmonary resuscitation (CPR) and had an order in the chart to administer CPR. We developed an interview guide to explore participants' decision-making process, sources of information, and emotions associated with this decision. Results: We developed 3 themes from the data. 1) "Life is worth living . . . for now": Participants describe their enjoyment of life and desire to carry on in their current state. 2) "Making sense of CPR outcomes": Participants saw CPR outcomes as binary, either they live, or they die; deciding not to receive CPR means choosing death. Participants were optimistic they would survive CPR and cited personal experience and TV as information sources. 3) "Decision process": Participants did not engage in shared decision making. Instead, they were asked a binary yes/no question with no reflection on their values or discussion about harms or benefits. Limitations: The probability of successful CPR in our sample is unknown. Findings may be different in a population who is imminently dying but still requesting CPR. Conclusions: Participants chose CPR because they perceived life as worth living and CPR as a chance worth taking. Participants did not want to be left in a severely debilitated state but did not have accurate information about this risk. Implications: Decision making about CPR in-hospital can be improved if it is grounded in accurate risk understanding and the patient's values and wishes.
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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 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle