Assessing quality end-of-life communication and documentation in intensive care patients using a conceptual framework and quality indicators
Notice bibliographique
Résumé
Most deaths in Canada occur in hospitals, and almost one in five occurs in intensive care units (ICUs). The goal of this study is to assess the quality of end-of-life (EOL) communication in two important groups in intensive care in Winnipeg: (i) those who live in personal care homes (PCH) and (ii) those with severe cardiovascular and/or respiratory failure placed on an artificial life support called extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). Two domains of EOL communication were studied: Goals of Care Discussion (GOCD) and Documentation. We used a validated conceptual framework for the quality of EOL communication and documentation, operationalized by 18 specific quality indicators (QIs). We performed a retrospective, manual review of hospital charts (107 charts from the PCH subgroup and 103 charts from the ECMO subgroup) to extract these QIs. Overall, the quality of EOL communication and documentation was low. Despite the ECMO cohort being the sicker group with worse in-hospital mortality rates, the quality of EOL communication was significantly worse compared to PCH group. Quality of EOL communication was highly influenced by patient physiologic status adjusted for age, sex, year of admission, disease category, socioeconomic quintile and urban status.
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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 | 0,019 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».