Preferred and Actual Location of Death: What Factors Enable a Preferred Home Death?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fulfillment of patient preferences for location of dying is of continued end-of-life care interest. Of those voicing a preference, most prefer home. However the majority of deaths occur in an institutional setting. OBJECTIVES: The study objective was to report on the congruence between the last preferred and actual location of death among adult Nova Scotians who died from chronic disease, and to identify individual, illness-related, and environmental factors associated with achieving a preferred home death. METHODS: The study employed a population-based mortality follow-back telephone survey interview. Subjects were eligible death certificate identified informants (next-of-kin) of adults (aged 18+) (n = 1316) who died of advanced chronic diseases in the Canadian province of Nova Scotia between June 2009 and May 2011 who were knowledgeable about the decedent's care over the last month of life. Congruence was assessed as to whether or not the decedent died in their preferred death location. Among decedents preferring a home death, individual, illness-related, and environmental risk factor multivariable analyses were used to identify predictors of home death achievement. RESULTS: Among all who voiced a preference (n = 606), 52% died in their preferred location (kappa: 0.29). Factors contributing independently to achievement of a preferred home death were emotional needs being met, nursing and family physician home visits, palliative care program involvement, and being at home for the majority of the last month. CONCLUSIONS: This study identifies elements of primary and integrated care that address the gap between preferred and actual place of 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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».