Association of age with death and withdrawal of life-sustaining therapy after severe traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared to younger age, older age (≥ 65 yr) is associated with worse outcomes after severe traumatic brain injury (TBI). We sought to describe the association of older age with in-hospital death and aggressiveness of intervention. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of adult (age ≥ 16 yr) patients with severe TBI admitted to a single academic tertiary care neurotrauma centre between January 2014 and December 2015. We collected data through chart review as well as from our institutional administrative database. We provided descriptive statistics and used multivariable logistic regression to evaluate the independent association of age with the primary outcome, in-hospital death. The secondary outcome was early withdrawal of life-sustaining therapy. RESULTS: There were 126 adult patients (median age 67 yr [Q1-Q3, 33-80 yr]) with severe TBI during the study period who met our eligibility criteria. The most common mechanism was high-velocity blunt injury (55 patients [43.6%]). The median Marshall score was 4 (Q1-Q3, 2-6), and the median Injury Severity Score was 26 (Q1-Q3, 25-35). After controlling for confounders including clinical frailty, pre-existing comorbidity, injury severity, Marshall score and neurologic examination at admission, we observed that older patients were more likely than younger patients to die in hospital (odds ratio 5.10, 95% confidence interval 1.65-15.78). Older patients were also more likely to experience early withdrawal of life-sustaining therapy and less likely to receive invasive interventions. CONCLUSION: After controlling for confounding factors relevant to older patients, we observed that age was an important and independent predictor of in-hospital death and early withdrawal of life-sustaining therapy. The mechanism by which age influences clinical decision-making independent of global and neurologic injury severity, clinical frailty and comorbidities remains unclear.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».