Diagnosis and Disruption: Population‐Level Analysis Identifying Points of Care at Which Transitions Are Highest for People with Dementia and Factors That Contribute to Them
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine transitions that individuals with dementia experience longitudinally and to identify points of care when transitions are highest and the factors that contribute to those transitions. DESIGN: Population-based 10-year retrospective cohort study from 2000 to 2011. SETTING: General community. PARTICIPANTS: All individuals aged 65 and older newly diagnosed with dementia in British Columbia, Canada. MEASUREMENTS: The frequency and timing of transitions over 10 years, participant characteristics associated with greater number of transitions, and the influence of recommended dementia care and high-quality primary care on number of transitions. RESULTS: Individuals experience a spike in transitions during the year of diagnosis, driven primarily by hospitalizations, despite accounting for end of life or newly moving to a long-term care facility (LTCF). This occurs regardless of survival time or care location. Regardless of survival time, individuals not in LTCFs experience a marked increase in hospitalizations in the year before and the year of death, often exceeding hospitalizations in the year of diagnosis. Receipt of recommended dementia care and receipt of high-quality primary care were independently associated with fewer transitions across care settings. CONCLUSION: The spike in transitions in the year of diagnosis highlights a distressing period for individuals with dementia during which unwanted or unnecessary transitions might occur and suggests a useful target for interventions. There is an association between recommended dementia care and outcomes and evidence of the continued value of high-quality primary care in a complex population at a critical point when gaps in continuity are especially likely.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».