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Enregistrement W4416168836 · doi:10.1016/j.aucc.2025.101459

Treatment withdrawal and distress: Recognising the need for better support in critical care—A scoping review

2025· article· en· W4416168836 sur OpenAlexaff
Louise Chartrand, Trinh Nguyen-Lu, Lea Soliman, Nicole Harder

Notice bibliographique

RevueAustralian Critical Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingDistressResilience (materials science)Psychological resilienceMultidisciplinary team

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intensive care units house critically acute patients requiring extensive treatments and specialised care. Highly trained healthcare providers work tirelessly to perform life-sustaining measures, but when all possible treatment options have been exhausted, it sometimes becomes necessary to withdraw treatment. This process places critical care nurses and the interprofessional teams at the centre of emotionally and ethically challenging end-of-life care. OBJECTIVES: The objective of this review was to synthesise what is known about the types of moral, emotional, and psychological distress experienced by healthcare providers during treatment withdrawal in adult intensive care units and to summarise the support strategies described in the literature to mitigate these experiences. RESULTS: Nine studies met inclusion criteria, representing 883 healthcare professionals across eight countries. Emotional distress was linked to repeated exposure to death, patient-family relationships, and the act of extubation. Moral distress arose from perceived prolongation of suffering, contradictions with patient wishes, and exclusion from decision-making. None of the studies directly measured psychological distress, representing a critical gap. Nurses consistently reported the greatest burden, often coordinating care and supporting families while being excluded from withdrawal planning. Across all studies, institutionalised support strategies were absent, with providers relying on individual coping mechanisms. CONCLUSION: Withdrawing treatment is a task that can lead to emotional and moral distress of healthcare professionals. This review highlights the disconnect between predictable distress and the absence of systematic institutional support. Collaborative planning, standardised withdrawal protocols, mandatory breaks, and structured debriefing could help transform withdrawal experiences into opportunities for meaningful end-of-life care. IMPLICATION FOR PRACTICE: The findings suggest that institutionalising interprofessional collaboration, communication training, and postextubation debriefing could reduce moral distress and improve team resilience during terminal extubation procedures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,187
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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