Factors Associated With Withdrawal of Life-Sustaining Therapy After Out-of-Hospital Cardiac Arrest
Notice bibliographique
Résumé
Background: Out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) is a leading cause of global mortality. Most patients get hypoxic brain injury, which often leads to the withdrawal of life-sustaining therapy (WLST) because of concerns of poor neurologic prognosis. This study describes the rates and reasons for WLST and identifies factors associated with early WLST, defined as occurring within 72 hours of admission. Methods: We conducted a multicentered, retrospective cohort study of adult OHCA patients admitted to 3 large academic hospitals in Toronto from January 2012 to December 2019. Data were extracted from medical records and analyzed using descriptive statistics and cause-specific hazards regression models to identify factors associated with WLST and documented goals of care (GOC) discussions. Results: Among 264 patients (median age 66 years, 76.5% male), the in-hospital mortality rate was 62.1%. Of the nonsurvivors, 67.1% died following WLST (90% of cases because of concern of poor neurologic prognosis), with 50% of WLST occurring <72 hours from admission. Formal declaration of brain death only occurred 9.8% of the time. Older age significantly increased the risk of early WLST. GOC discussions were documented only 56.4% of the time in the overall cohort and significantly associated with WLST across all time periods. Conclusions: This study highlights the high incidence of WLST, and specifically early WLST, in OHCA patients. GOC discussions are routinely undocumented and is associated with a higher likelihood of WLST. These findings underscore heterogeneity of practice, and the influence of GOC discussions in education and shared decision making.
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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) | 0,000 | 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 ».