Dying at home – is it better: A narrative appraisal of the state of thescience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Achieving home care and home death is increasingly used as an outcome measure of palliative care services. AIM: To appraise the state of the science on dying at home. METHODS: Appraisal and narrative review developed from a plenary presentation at the European Association for Palliative Care (EAPC) 2012 meeting examining the research on variations and trends in place of death, factors associated with dying in the preferred place, presenting evidence on outcomes for those dying at home and suggesting future research questions. RESULTS: Meeting patients' preferences and creating home-like environments has been a major concern for hospice and palliative care since its inception. During the 20(th) century, in many countries, hospital deaths increased and home deaths reduced. Despite the fact that this trend has been halted or reversed in some countries (notably the United States, Canada and, more recently, the United Kingdom) in the last 5-20 years, a home death is still a distant reality for the majority, even though evidence shows it is the most commonly preferred place to die. Epidemiological studies identified factors associated with home death, including affluence, patients' preferences, provision of home care and extended family support. Evidence about the benefits of home care is conflicting, but recent data suggest that holistic well-being may be greater at home. IMPLICATIONS: We call for further analyses of variations in place of care and place of death and robust studies on how patients and families formulate and change preferences over time. Regular monitoring of outcomes, quality and costs of palliative home care is urged.
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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 | 0,036 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».