Patient education and extracorporeal membrane oxygenation preferences of patients and providers in COVID care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) represents an important but limited treatment for patients with severe COVID-19. We assessed the effects of an educational intervention on a person's ECMO care preference and examined whether patients and providers had similar ECMO preferences. METHODS: In the Video+Survey group, patients watched an educational video about ECMO's purpose, benefits, and risks followed by an assessment of ECMO knowledge and care preferences in seven scenarios varying by hypothetical patient age, function, and comorbidities. Patients in the Survey Only group and providers didn't watch the video. Logistic regression was used to estimate the probability of agreement for each ECMO scenario between the two patient groups and then between all patients and providers. RESULTS: Video+Survey patients were more likely (64% vs. 17%; p = 0.02) to correctly answer all ECMO knowledge questions than Survey Only patients. Patients in both groups agreed that ECMO should be considered across all hypothetical scenarios, with predicted agreement above 65%. In adjusted analyses, patients and providers had similar predicted agreement for ECMO consideration across six of the seven scenarios, but patients showed greater preference (84% vs. 41%, p = 0.003) for the scenario of a functionally dependent 65-year-old with comorbidities than providers. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: An educational video increased a person's ECMO knowledge but did not change their ECMO preferences. Clinicians were less likely than patients to recommend ECMO for older adults, so advanced care planning discussion between patients and providers about treatment options in critically ill patients with COVID-19 is critical.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».