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Enregistrement W1588180320 · doi:10.1186/1472-684x-5-4

Factors associated with multiple transitions in care during the end of life following enrollment in a comprehensive palliative care program

2006· article· en· W1588180320 sur OpenAlexafffundabout
Beverley Lawson, Fred Burge, Patrick Critchley, Paul McIntyre

Notice bibliographique

RevueBMC Palliative Care · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCapital District Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, Dalhousie UniversityCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie University
Mots-clésPalliative carePain medicineEnd-of-life careMedicineNursingFamily medicineGerontologyIntensive care medicinePsychologyAnesthesiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients often experience changes or transitions in where and by whom they are cared for at the end of life. These cause stress for both patients and families. Although not all transitions during the end of life can be avoided, advance identification of those who could potentially experience numerous transitions may allow providers and caregivers to anticipate the problem and consider strategies to minimize their occurrence. This study examines the relationship between patient characteristics and the total number of transitions experienced by the patient from the date of admission to a palliative care program (PCP) to death and during final weeks of life. METHODS: Subjects included all adults registered with the PCP in Halifax, Nova Scotia, Canada between 1998 and 2002 and who had died during that period. Data was extracted from the regional PCP database and linked to census information. Transitions were defined as either: 1) a change in location of where the patient was cared for; or 2) a change in which service (specialist groupings, primary care, etc) provided care. Descriptive statistics were calculated plus rate ratios for the association between patient characteristics and total number of transitions. RESULTS: In total, 3972 patients made 5903 transitions during the study period. Although 28% experienced no transitions, over 40% experienced one and 6.3% five or more. At least one transition was made by 47% during the last four weeks of life. Adjusted results suggest women, the elderly and more recent death are associated with experiencing fewer transitions. Multiple transitions were associated with a hospital death and a cancer diagnosis. During the last month of life, age was no longer associated with the total number of transitions, cancer patients were found to experience a similar number or fewer transitions than patients with a non-cancer diagnosis and pain and symptom control become a significant factor associated with a greater number of transitions. CONCLUSION: Our data suggest there is some variation in the number of transitions associated with the demographics and diagnoses of patients. Associations with gender and age require further exploration as does the contribution of caregiver supports and symptom issues.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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