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Enregistrement W4386366011 · doi:10.1016/j.resuscitation.2023.109956

Early and late withdrawal of life-sustaining treatment after out-of-hospital cardiac arrest in the United Kingdom: Institutional variation and association with hospital mortality

2023· article· en· W4386366011 sur OpenAlexaff
Savvas Vlachos, Gordon D. Rubenfeld, David Menon, David A Harrison, Kathy Rowan, Ritesh Maharaj

Notice bibliographique

RevueResuscitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesResuscitation Council (UK)
Mots-clésMedicineOdds ratioIntensive careRetrospective cohort studyEmergency medicinePediatricsInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Frequency and timing of Withdrawal of Life-Sustaining Treatment (WLST) after Out-of-Hospital Cardiac Arrest (OHCA) vary across Intensive Care Units (ICUs) in the United Kingdom (UK) and may be a marker of lower healthcare quality if instituted too frequently or too early. We aimed to describe WLST practice, quantify its variability across UK ICUs, and assess the effect of institutional deviation from average practice on patients' risk-adjusted hospital mortality. METHODS: We conducted a retrospective multi-centre cohort study including all adult patients admitted after OHCA to UK ICUs between 2010 and 2017. We identified patient and ICU characteristics associated with early (within 72 h) and late (>72 h) WLST and quantified the between-ICU variation. We used the ICU-level observed-to-expected (O/E) ratios of early and late-WLST frequency as separate metrics of institutional deviation from average practice and calculated their association with patients' hospital mortality. RESULTS: We included 28,438 patients across 204 ICUs. 10,775 (37.9%) had WLST and 6397 (59.4%) of them had early-WLST. Both WLST types were strongly associated with patient-level demographics and pre-existing conditions but weakly with ICU-level characteristics. After adjustment, we found unexplained between-ICU variation for both early-WLST (Median Odds Ratio 1.59, 95%CrI 1.49-1.71) and late-WLST (MOR 1.39, 95%CrI 1.31-1.50). Importantly, patients' hospital mortality was higher in ICUs with higher O/E ratio of early-WLST (OR 1.29, 95%CI 1.21-1.38, p < 0.001) or late-WLST (OR 1.39, 95%CI 1.31-1.48, p < 0.001). CONCLUSIONS: Significant variability exists between UK ICUs in WLST frequency and timing. This matters because unexplained higher-than-expected WLST frequency is associated with higher hospital mortality independently of timing, potentially signalling prognostic pessimism and lower healthcare quality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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