Dying in Canada: Is It an Institutionalized, Technologically Supported Experience?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although preliminary evidence shows that people generally prefer to die at home, very little is known about where Canadians die. Understanding the epidemiology of dying in Canada may illuminate opportunities to improve quality of end-of-life care and related health policy. We conducted a cross-sectional analysis of death records in Canada to determine the proportions of deaths occurring in hospitals and special care units. Our analysis found that deaths in Canada occur in hospitals with provincial and territorial proportions ranging from 87% in Quebec to 52% in the Northwest Territories. In hospitals recording deaths in special care units, 18.64% of all deaths occurred in special care units. The proportion of deaths in special care units ranged from 25% in Manitoba to 7% in the Northwest Territories. The proportion of deaths in special care units varied by size and nature (teaching vs. non-teaching) of hospitals. It increased with the size of the hospital from 8% in hospitals with 1-49 beds, to 23% for hospitals with 400 or more beds. In teaching hospitals, 27% of deaths occurred in special care units, and in non-teaching hospitals the proportion was 15%. In conclusion, the majority of deaths in Canada occur in hospitals and a substantial proportion occur in special care units, raising questions about the appropriateness and quality of current end-of-life care practices in Canada.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle