Health Care Use at the End of Life Among Older Adults: Does It Vary by Age?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Issues around end-of-life health care have attracted increasing attention in the last decade. One question that has arisen is whether very elderly individuals receive overly aggressive treatment at the end of life. The purpose of this study was to address this issue by examining whether health care use at the end life varies by age. METHODS: The study included all adults 65 years old or older who died in Manitoba, Canada in 2000 (N = 7678). Measures were derived from administrative data files and included location of death, hospitalizations, intensive care unit (ICU) admission, long-term care (LTC) use, physician visits, and prescription drug use in the last 30 days versus 180 days before death, respectively. RESULTS: Individuals 85 years old or older had increased odds of being in a LTC institution and also dying there than did individuals 65-74 years old. They had, correspondingly, lower odds of being hospitalized and being admitted to an ICU. Although some statistically significant age differences emerged for physician visits, the effects were small. Prescription drug use did not vary by age. CONCLUSIONS: These findings indicate that very elderly individuals tended to receive care within LTC settings, with care that might be considered aggressive declining with increasing age. However, health care use among all age groups was substantial. A critical issue that needs to be examined in future research is how to ensure quality end-of-life care in a variety of clinical contexts and care settings for individuals of all ages.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».