Effect of Primary Care Involvement on End‐of‐Life Care Outcomes: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the relationship between primary care involvement in end-of-life (EOL) care and health and utilization outcomes. DESIGN: Systematic review using MEDLINE and Web of Science. SETTING: All English literature published between 1994 and August 31, 2014, that included terms related to primary care providers (PCPs), continuity of care, EOL care, and palliative care. PARTICIPANTS: Individuals receiving care from a PCP at the end of life. MEASUREMENTS: Study design, subject characteristics, study outcomes and results. RESULTS: Of 2,812 studies screened, 13 were included in this study. The studies were mostly conducted in the United States (n = 5) and Canada (n = 4) and analyzed data collected from 1989 to 2010. Almost all studies used different definitions of PCP involvement in care, but in general, individuals who received more care from PCPs were more likely to be discharged or die with supportive care (home or hospice) than those receiving less PCP care. A few studies indicated that individuals seeing a PCP were less likely to have hospital or emergency department admissions, although the evidence for this was mixed. Studies linking PCP involvement to resource use, symptom management, and survival had mixed results or showed no association. CONCLUSION: When PCPs are involved in EOL care, people are more likely to die out of the hospital. Thus, the relationship with the PCP may be particularly important in EOL care, because PCPs may help individual establish goals of care and determine treatment preferences.
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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 | 0,009 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».