Determinants of place of death: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As Canada's population ages, the location of end of life care (whether at home, extended care facility or hospital) may change depending on the location of death. We carried out a study to identify determinants of the place of death. METHODS: Data on deaths in British Columbia between 2004 and 2008 were obtained from the Vital Statistics Agency. Place of death was categorized into home, extended care facility, hospital or other. Logistic regression analyses were used to estimate the effects of age, sex, marital status, residence, place of birth and cause of death on place of death using adjusted odds ratios and 95% confidence intervals (95% CI). RESULTS: Of the 153,111 deaths in the study, 16.5% occurred at home, 29.0% in extended care, 51.0% in hospital and 3.5% occurred elsewhere. Male deaths were less likely to occur in extended care as compared with female deaths (odds ratio 0.73, 95% CI 0.71-0.75). Age (odds ratio 3.31, 95% CI 3.19-3.45 for those for ≥90 vs 70-79 years), marital status (odds ratio 1.42, 95% CI 1.38-1.47 widowed vs married), residence (odds ratio 0.80, 95% CI 0.76-0.83 rural vs Vancouver), place of birth (odds ratio 0.80, 95% CI 0.75-0.86 China vs Canada) and cause of death (odds ratio 3.91, 95% CI 3.69-4.13 dementia vs cancer) were also associated with death in extended care. CONCLUSIONS: Information on determinants of place of death can inform public health policy regarding care at the end of life and make resource allocation more efficient.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».