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Enregistrement W2581925805 · doi:10.12927/hcq.2017.25018

A Snapshot of Advance Directives in Long-Term Care: How Often Is "Do Not" Done?

2017· article· en· W2581925805 sur OpenAlexaffabout
Sheril Perry, Christina Lawand

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnapshot (computer storage)Term (time)Best practiceBusinessNursingMedicineMedical emergencyOperations managementPublic relationsComputer sciencePolitical scienceLawDatabaseEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advance directives allow individuals and their families or legal guardians to communicate preferences for interventions and treatments in the event that these individuals are no longer able to make decisions for themselves. This study examines how often do-not-hospitalize (DNH) and do-not-resuscitate (DNR) directives were recorded for residents in 982 reporting Canadian long-term care facilities between 2009-2010 and 2011-2012 and, to the extent possible, whether these directives were followed in acute care settings. It found that three-quarters of long-term care residents had a directive not to resuscitate and that these directives appeared to be well followed across the continuum; only 1 in 2,500 residents with a DNR received resuscitation in hospital. Fewer residents - 1 in 5 - had a directive not to hospitalize, and about 1 in 14 (7%) of these residents was admitted to hospital. The data are unable to determine whether patients or their families provided consent for these hospitalizations at the time of a decision to transfer. Close to half of hospitalizations among residents with a DNH directive were from potentially preventable causes, such as injuries or infections. Although hospital transfers from long-term care decreased over the study period, hospitalizations could be further reduced with the enhancement of palliative care services in long-term care settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,353 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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