New Evidence on End-of-Life Hospital Utilization for Enhanced Health Policy and Services Planning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-standing concern exists over hospital use by people near or at the end of life (EOL) related to the appropriateness, quality, and cost of care in hospital. It is widely believed that most people die in hospital after an escalation in hospital use over the last year of life. As most deaths in high-income countries are not sudden or unexpected, opportunities exist for planning compassionate, effective, and evidence-based EOL care. OBJECTIVE: Gain current population-based evidence for EOL health policy and services planning. DESIGN: Retrospective study of population-based hospital utilization data. SETTING/SUBJECTS: All hospital patients in every Canadian province and territory except Quebec. All decedents with hospital separations in 2014-2015. MEASURES: Descriptive-comparative and logical regression analysis tests. RESULTS: In 2014-2015, 3.5% of hospital episodes ended in death and 43.7% of all deaths in Canada (excluding Quebec) took place in hospital. 95.2% of those dying in hospital were only admitted once or twice during their last 365 days of life. 3.6% of those dying in hospital had been living in the community and receiving publicly funded home care before the hospital admission that ended in death, while 67.0% had been living at home without home care. 79.0% of hospital deaths followed an unplanned admission through the emergency room, with 70.5% arriving by ambulance. The hospital care provided in the last stay was largely noninterventionist. CONCLUSIONS: These findings reveal the need for a major reconceptualization of death, dying, and EOL care to ensure sufficient capacity of palliative home care and other services to support dying people and prevent the health and family caregiver crises that lead to hospital-based EOL care and death.
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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 | 0,053 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,001 |
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 ».