Cuidados de Fim de Vida em três UTIs pediátricas brasileiras
Notice bibliographique
Résumé
<span><h4><span>Justificativa</span></h4> <span>A maioria das mortes em Unidades de Terapia Intensiva Pediátrica (UTIPs) é precedida </span>de decisões sobre limitação e retirada de suporte artificial de vida (SAV), exigindoplanejamento de cuidados de fim de vida (CFDV) adequado e bem conduzido, com foco na compaixão e nos cuidados paliativos. <span> </span> <h4><span>Objetivo(s)</span></h4> <span>Avaliar o espectro de decisões em CFDV e práticas post-mortem em UTIPs no Brasil, </span>sob a perspectiva da equipe multiprofissional. <span> </span> <h4><span>Método(s)</span></h4> <span>Estudo piloto, utilizado questionário previamente testado, formado com perguntas no </span>estilo Likert e perguntas abertas. Enviado de setembro a novembro/2019, por e-mail, para os coordenadores de UTIPs de três hospitais do Brasil e repassados aos profissionais da equipe assistencial. <br> <h4><span>Resultado(s)</span></h4> <span>Foram obtidas 136 respostas (taxa 23%): 35% médicos(as), 30% enfermeiros(as), 21% </span>técnicos(as) de enfermagem e 14% fisioterapeutas. Apenas 12% referiram algum treinamento em CFDV e 40% nunca tiveram qualquer treinamento. Em relação às práticas de CFV, 60% dos médicos e 46% dos demais profissionais sentem-se mais seguros em não acrescentar do que em suspender SAV, mesmo cientes da chance de prolongamento do sofrimento. Nenhum dos médicos realizaria extubação paliativa, sendo o medo de questões legais apontado como principal barreira para 36% dosmédicos em geral. <span> </span> <h4><span>Conclusão(ões)</span></h4> <span>A maioria dos profissionais se sentiu despreparada para o processo de decisão em </span>limitação e retirada de SAV. Mesmo para pacientes terminais, o não escalonamento de terapias de suporte é preferível à retirada do tratamento. A falta de treinamento adequado das equipes foi marcante, e a extubação paliativa não é prática comum no cenário brasileiro. </span>
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,036 | 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 ».