Past trends and projections of hospital deaths to inform the integration of palliative care in one of the most ageing countries in the world
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Monitoring where people die is key to ensure that palliative care is provided in a responsive and integrated way. AIM: To examine trends of place of death and project hospital deaths until 2030 in an ageing country without integrated palliative care. DESIGN: Population-based observational study of mortality with past trends analysis of place of death by gender, age and cause of death. Hospital deaths were projected until 2030, applying three scenarios modelled on 5-year trends (2006-2010). SETTING/PARTICIPANTS: All adult deaths (⩾18 years old) that occurred in Portuguese territory from 1988 to 2010. RESULTS: There were 2,364,932 deceased adults in Portugal from 1988 to 2010. Annual numbers of deaths increased 11.1%, from 95,154 in 1988 to 105,691, mainly due to more than doubling deaths from people aged 85+ years. Hospital deaths increased by a mean of 0.8% per year, from 44.7% (n = 42,571) in 1988 to 61.7% (n = 65,221) in 2010. This rise was largest for those aged 85+ years (27.8% to 54.0%). Regardless of the scenario considered, and if current trends continue, hospital deaths will increase by more than a quarter until 2030 (minimum 27.7%, maximum 52.1% rise) to at least 83,293 annual hospital deaths, mainly due to the increase in hospital deaths in those aged 85+ years. CONCLUSION: In one of the most ageing countries in the world, there is a long standing trend towards hospitalised dying, more pronounced among the oldest old. To meet people's preferences for dying at home, the development of integrated specialist home palliative care teams is needed.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle