Predicting time to asystole following withdrawal of life‐sustaining treatment: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The planned withdrawal of life-sustaining treatment is a common practice in the intensive care unit for patients where ongoing organ support is recognised to be futile. Predicting the time to asystole following withdrawal of life-sustaining treatment is crucial for setting expectations, resource utilisation and identifying patients suitable for organ donation after circulatory death. This systematic review evaluates the literature for variables associated with, and predictive models for, time to asystole in patients managed on intensive care units. We conducted a comprehensive structured search of the MEDLINE and Embase databases. Studies evaluating patients managed on adult intensive care units undergoing withdrawal of life-sustaining treatment with recorded time to asystole were included. Data extraction and PROBAST quality assessment were performed and a narrative summary of the literature was provided. Twenty-three studies (7387 patients) met the inclusion criteria. Variables associated with imminent asystole (<60 min) included: deteriorating oxygenation; absence of corneal reflexes; absence of a cough reflex; blood pressure; use of vasopressors; and use of comfort medications. We identified a total of 20 unique predictive models using a wide range of variables and techniques. Many of these models also underwent secondary validation in further studies or were adapted to develop new models. This review identifies variables associated with time to asystole following withdrawal of life-sustaining treatment and summarises existing predictive models. Although several predictive models have been developed, their generalisability and performance varied. Further research and validation are needed to improve the accuracy and widespread adoption of predictive models for patients managed in intensive care units who may be eligible to donate organs following their diagnosis of death by circulatory criteria.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».