Death in Long-term Care: A Brief Report Examining Factors Associated with Death within 31 Days of Assessment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The ability to estimate prognosis using administrative data has already been established. Research indicates that residents newly admitted to long-term care are at a higher risk of mortality. Studies have also examined mortality within 90 days or a year. Focusing on 31 days from assessment was important because it appears to be clinically useful for care planning in end-of-life; whereby, greater utility may come from identifying residents who are at risk of death within a shorter time frame so that advance care planning can occur. PURPOSE: To examine risk of mortality within 31 days of assessment among long-term care residents using administrative health data. METHODS: Administrative data were used to examine risk of mortality within 31 days of assessment among all long-term care residents in Ontario over a 12-month period. Data were provided by the Canadian Institute for Health Information using the Continuing Care Reporting System (CCRS), Discharge Abstract Database (DAD), and the National Ambulatory Care Reporting System (NACRS). RESULTS: A number of diagnoses and health conditions predict death within 31 days. Diagnoses that hold an increased risk of mortality include pulmonary disease, diagnosis of cancer, and heart disease. Health conditions that lead to an increased likelihood of death include weight loss, dehydration, and shortness of breath. The presence of a fall within the last 30 days was also related to a higher risk of mortality. DISCUSSION: Long-term care residents who lose weight, have persistent problems with hydration, and suffer from shortness of breath are at particular risk of death. The presence of advanced directives also predicts death within 31 days of assessment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».