Goals of care discussions among hospitalized long‐term care residents: Predictors and associated outcomes of care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are limited data on the occurrence, predictors, and impact of goals of care (GOC) discussions during hospitalization for seriously ill elderly patients, particularly for long-term care (LTC) residents. METHODS: The study was a retrospective chart review of 200 randomly sampled LTC residents hospitalized via the emergency department and admitted to the general internal medicine service of 2 Canadian academic hospitals, from January 2012 through December 2012. We applied logistic regression models to identify factors associated with, and outcomes of, these discussions. RESULTS: Overall, 9.4% (665 of 7084) of hospitalizations were patients from LTC. In the sample of 200 patients, 37.5% had a documented discussion. No baseline patient characteristic was associated with GOC discussions. Low Glasgow Coma Scale, high respiratory rate, and low oxygen saturation were associated with discussions. Patients with discussions had higher rates of orders for no resuscitation (80% vs 55%) and orders for comfort measures only (7% vs 0%). In adjusted analyses, patients with discussions had higher odds of in-hospital death (52.0, 95% confidence interval [CI]: 6.2-440.4) and 1-year mortality (4.1, 95% CI: 1.7-9.6). Nearly 75% of patients with a change in their GOC did not have this documented in the discharge summary. CONCLUSION: In hospitalized LTC patients, GOC discussions occurred infrequently and appeared to be triggered by illness severity. Orders for advance directives, in-hospital death, and 1-year mortality were associated with discussions. Rates of GOC documentation in the discharge summary were poor. This study provides direction for developing education and practice standards to improve GOC discussion rates and their communication back to LTC. Journal of Hospital Medicine 2015;11:824-831. © 2015 Society of Hospital Medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».