In-Region Versus Out-of-Region Hospitalizations at the End of Life Among Older Rural Residents: The Relationship Between Personal and System-Related Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Even though a large segment of the population lives in rural areas, relatively little attention has been paid in the literature to date to hospital use at the end of life among rural residents. The objective of this study was to examine factors associated with in- or out-of-region hospitalizations at the end of life among older rural residents. METHODS: The study included all community-dwelling adults aged 65 or older living in rural regions of a mid-Western Canadian province who had died in fiscal years 2003-04 to 2005-06, as determined from Vital Statistics data (N = 5,550). Complete hospital discharge abstract data were used to identify in- or out-of-region hospitalizations in the last 6 months before death and on the day of death. The type of out-of-region hospitals older adults were admitted to was also examined (urban tertiary hospital, urban community hospital, and rural hospital). RESULTS: Twenty percent of hospitalizations and 21% of hospital deaths occurred in a hospital that was out of older adults' region of residence. Compared with decedents aged 65-74, those aged 75-84 and even more so those aged 85+ had reduced odds of being hospitalized out of region or dying in an out-of-region hospital. Those 85+ years old also had reduced odds of being hospitalized in a (out-of-region) tertiary hospital. Higher hospital bed rates and physician rates were associated with reduced odds of out-of-region hospitalization and hospital death. CONCLUSION: Efforts should focus on recruiting physicians to those rural areas with low physician rates, as well as finding mechanisms to retain physicians in those rural regions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».