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Enregistrement W2101256324 · doi:10.1177/0269216311432329

Reversal of the British trends in place of death: Time series analysis 2004–2010

2012· article· en· W2101256324 sur OpenAlexaboutno aff
Bárbara Gomes, Natália Calanzani, Irene J Higginson

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlace of deathMedicineDemographyPalliative careGerontologyDescriptive statisticsInterrupted Time Series AnalysisCause of deathOlder peopleNursing homesDiseaseNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increased attention is being paid to the place where people die with a view to providing choice and adequately planning care for terminally ill patients. Secular trends towards an institutionalised dying have been reported in Britain and other developed world regions. AIM: This study aimed to examine British national trends in place of death from 2004 to 2010. DESIGN AND SETTING: Descriptive analysis of death registration data from the Office for National Statistics, representing all 3,525,564 decedents in England and Wales from 2004 to 2010. RESULTS: There was a slow but steady increase in the proportion of deaths at home, from 18.3% in 2004 to 20.8% in 2010. Absolute numbers of home deaths increased by 9.1%, whilst overall numbers of deaths decreased by 3.8%. The rise in home deaths was more pronounced in cancer, happened for both genders and across all age groups, except for those younger than 14 years and for those aged 65-84, but only up to 2006. The rise was more evident when ageing was accounted for (age-gender standardised proportions of home deaths increased from 20.6% to 23.5%). CONCLUSIONS: Following trends in the USA and Canada, dying is also shifting to people's homes in Britain. Home deaths increased for the first time since 1974 amongst people aged 85 years and over. There is an urgent need across nations for comparative evidence on the outcomes and the costs of dying at home.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations199
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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