Hospitalizations at the End of Life Among Long-Term Care Residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concerns have been raised over transfers into acute care hospitals at the end of life. The objective of this study was to examine (a) the extent of and (b) factors related to hospitalization in the last 180 days before death among long-term care (LTC) residents. METHODS: The study included all LTC residents from 60 facilities in the province of Manitoba, Canada, who died in 2003/04 (N = 2,379), with data derived from administrative health care records. Multilevel regression analyses were conducted to examine the relationship between resident and facility characteristics and the following: location of death (in hospital vs the LTC facility); whether individuals were hospitalized in the last 180 days before death; and number of hospital days in the last 180 days. RESULTS: Overall, 19.1% of LTC residents died in hospital; however, 40.7% were hospitalized at least once in the last 6 months before death. Several resident characteristics (age, trajectory group, and level of care) were related to the outcome measures. Living in a not-for-profit LTC facility decreased the odds of dying in hospital (adjusted odds ratio [OR] = 0.589; 95% confidence interval [CI] = 0.402-0.863) or being hospitalized (adjusted OR = 0.647; 95% CI = 0.452-0.926). CONCLUSIONS: Hospitalization at the end of life is common among LTC residents, and the likelihood of hospital transfers is increased for residents who are younger, have organ failure, lower care level needs, as well as among those who live in for-profit facilities. Particular emphasis should, therefore, be placed on targeting these groups to determine the appropriateness of hospital admission and possible ways of reducing transfers.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».