Intensive End-of-Life Care: Implementation of a Canadian Guideline-Based Order Set for the Withdrawal of Life-Sustaining Therapy in the Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Background: An increasing number of patients receive end-of-life care in the intensive care unit (ICU). Death often occurs in the ICU after a decision has been made to withdraw life-sustaining therapies. In 2016, Downar et al. published Canadian consensus guidelines to standardize practices for withdrawal of life-sustaining therapy in the ICU. In this study, we sought to understand the feasibility and acceptability of implementing an order set, nursing flowsheet, and nursing care plan based on these guidelines in two ICUs in Saskatchewan, Canada. Methods: We used a hybrid effectiveness-implementation design, engaging a steering committee of ICU health care providers and leadership to guide implementation. We conducted a six-month pilot implementation. We collected data in the three months pre-implementation, during the six-month implementation period, and for three months post-implementation. To evaluate implementation outcomes, we used the Consolidated Framework for Implementation Research to develop semi-structured interviews and feasibility surveys. To measure effectiveness outcomes, bedside nurses completed Quality of Death and Dying surveys, and we performed a patient chart review. Results: The intervention materials added to the burden of paperwork of bedside health care providers but helped them provide quality end-of-life care, meet the needs of patients and their families, and lessen ethical tensions between symptom control and hastening death. There was no difference in cumulative sedative dosing and time to death after extubation in the pre-implementation, implementation, or post-implementation periods. A significant increase in symptom assessment (pain, dyspnea, and agitation) using standardized tools was observed during the implementation and post-implementation periods. There was an improvement in holistic care outcomes post-implementation. Conclusions: We implemented current Canadian best-practice guidelines for providing end-of-life care in the ICU using a multidisciplinary approach. This study offers insight into how standardized symptom assessment and medication titration can be incorporated into the complex ICU environment.
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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 | 0,035 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».