Variations in nurse involvement in end-of-life practices in intensive care units worldwide (ETHICUS-2): a prospective observational study.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose explore global ICU nurse involvement in end of life decisions, ETHICUS-2 prospective multinational, observational study was performed. Methods This is a secondary analysis of data obtained from the ETHICUS-2 study. Patients were followed until ICU discharge, death, or 2 months from the first decision to limit life-prolonging therapies. Data were collected by an ICU clinician recording end of life decisions typically at the time of first limitation. Nursing related questions included: were withholding or withdrawing treatment discussed with nurses? Who initiated the end of life discussion? Was a nurse involved in making the end of life decision? Was there agreement between physicians and nurses. Global regions were compared related to these four questions. Results A significant difference was found between regions, (p< .001) with Northern Europe and Australia/New Zealand having the most discussion with nurses and Latin America, Africa, Asia and North America the least. The percentages of nurses who were involved end of life decision ranging between 3-44%, the differences were statistically significant. Agreement between physicians and nurses related to decisions resulted in wide range of responses (27-86%) (p < .001). The percentages of EOL decisions in which agreement between physicians and nurses was not applicable included a wide range of responses from 0-41% Conclusion A large variability in nurse involvement in end of life care in the ICU was found. Perhaps due to perception of physicians and nurses view of themselves. Varying levels of expertise and experience of clinicians.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».