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Enregistrement W2411841099 · doi:10.1177/082585971002600403

How End-Of-Life Home Care Services Are Used from Admission to Death: A Population-Based Cohort Study

2010· article· en· W2411841099 sur OpenAlexafffundabout
Hsien Seow, Lisa Barbera, Doris Howell, Sydney M. Dy

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEnd-of-life careOdds ratioCohort studyOddsConfoundingCohortPopulationNursing homesProspective cohort studyNursingGerontologyPalliative careEmergency medicineEnvironmental healthLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Our goal was to describe the trajectories of end-of-life nursing and personal support worker (PSW) use from home care admission until death. METHODS: We studied a historical prospective cohort of end-of-life home care patients in Ontario, Canada, linking administrative databases. We calculated the odds of using any nursing or PSW hours and the incidence rate ratio of services used for each week approaching death, controlling for confounders. RESULTS: Among all patients (n = 11,867), the odds of using any nursing and PSW hours increased by 4 percent and 10 percent, respectively, each week closer to death. Among patients using services, the ratio of nursing and PSW hours increased 20 percent and 11 percent, respectively, in the last 4 weeks of life compared to use at 24 weeks before death. CONCLUSION: Use of nursing and PSW hours increases slightly each week before death and sharply in the last month of life. Understanding the trajectory of home care services use can help decision makers design better end-of-life care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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