Why Did an Out-of-Hospital Shift of Death and Dying Occur in Canada after 1994?
Notice bibliographique
Résumé
Canadian population mortality data reveal a significantly reduced proportion of deaths occurring in hospitals after 1994. Hospital deaths peaked at 80.5% in 1994, after a longstanding hospitalization-of-death trend in Canada. A decline in hospital-based death and dying has also occurred in some other countries. As the place of death can have multiple significant direct and indirect impacts on dying individuals, their families, and health services utilization and costs, it is important to understand factors for an out-of-hospital shift. An integrative review of Canadian print literature from 1995 was undertaken to identify these factors, with three themes emerging: (1) changes in health care and health system reforms after 1994 reduced both the availability and desirability of hospital-based care, (2) sociodemographic developments including aging of the population, increased multiculturalism, and diversity in accepted end-of-life care practices shifted place preferences, and (3) advances in palliative and end-of-life care, including a palliative care expansion out of hospital, supported nonhospital death, and dying processes. The period following 1994 was thus a time of major transformation during which the place of death and dying underwent important changes that supported and promoted a transition from hospital-based 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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».