End-of-Life in pediatric e neonatal intensive care unit : medical practices before death in a reference pediatric hospital at brazilin northeast
Notice bibliographique
Résumé
Changes around the world at the XX century allowed new technologies to improve the possibilities of surviving in so many cases of sickness that were incurable before. Besides the benefits it brought, other consequences have come together specially futility, in other words futile therapeutic measures when the cure is impossible and the death is inevitable. These facts have influence in client satisfaction, lengh of stay and costs elevation. Since 1990 life support limitation (LSL) started to be considered in Europe, United States, Canada and Austrlia to assist patients in terminal conditions to whom curative practices wouldn’t bring any benefit. In Brazil there is a limited number of studies and the data from the Northeastern are even less. The aim of this study was to describe the medical practices before death in patients in PICU and NICU at a reference pediatric hospital in Brazilian Northeastern. Data were collected from 86 medical charts. Only 3.5% of LSL was registered. 33.7% of patients had some chronic disease and neoplasic ones were more comons. The main causes of death were: sepsis (23.5%), MDOS (18.8%), respiratory failure (12.9%), congenital heart disease (8.2%) and the other causes 36.6% together. Most of patients died after increment in vasoatives administration, considering the final 24 hours before death (59.3% 24h before, 70.9% at the momento of death). Mechanical ventilation (89.5% 24h before, 95.2% at the moment). In the other hand palliative care and pain control were not so frequent as could be expected: sedative (39.5 24h before, 43% at the moment) analgesic (60% 24h before, 60.5% at the moment). CPR was offered in 4.7% of patients 48h before death, 29.1% 24h before and 69.4% at the moment of death. Adrenaline was used in 55.4% at the moment of death. These data show that LSL is not a frequente alternative to assist terminal patients at PICU and NICU in Brazilian Northeastern, where more prevalent practices are to maintain life support instead of offer palliative care and pain control. At Southern and Southeastern practice include LSL and palliative care more frequently, what suggests better practices of the end-of-life care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».