Prevalence of symptoms at the end of life in an acute care hospital: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is currently debate over the benefits and harms of physician-assisted death. One of the factors influencing this debate is concern about symptoms in the days before death. The objective of this study was to describe the frequency of symptoms before death and determine patient characteristics associated with these symptoms. METHODS: We reviewed the medical record of every patient who died at a multisite academic teaching hospital over a 3-month period. We determined the number of episodes of pain, dyspnea, agitation and nausea during the final 48 hours of life and assessed the patient and encounter characteristics associated with 2 or more episodes of symptoms. RESULTS: A total of 480 patients died during the study period. Of these patients, 29.2% (140/480) had 2 or more symptoms in the final 48 hours of life. Higher Elixhauser comorbidity scores (relative risk [RR] 1.35, 95% confidence interval [CI] 1.23-1.49), having a family doctor (RR 2.33, 95% CI 1.02-5.38), being admitted to the medical oncology service (RR 1.51, 95% CI 1.11-2.05) and having a documented order for no resuscitation written early during the stay in hospital (RR 1.38, 95% CI 1.01-1.89) were independently associated with symptoms. Admission to intensive care was associated with fewer symptoms (RR 0.39, CI 95% 0.19-0.80). INTERPRETATION: Symptoms are common in the final 48 hours of life, particularly in patients with multimorbidity who want limitations on the aggressiveness of their care. An integrated palliative approach is needed for select at-risk patients.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».