“WHEN I SAID I WANTED TO DIE AT HOME, I DIDN’T MEAN A NURSING HOME”: END-OF-LIFE CARE TRAJECTORIES
Notice bibliographique
Résumé
Given concerns around population aging and future health care costs, issues around end-of-life care have attracted increasing attention in recent years. Although the focus tends to be on reducing hospital deaths and increasing those that take place in people’s own homes, many older adults end their lives in nursing home care. Yet, little is known regarding the pathways that lead older adults to end their lives in these settings, nor the factors that influence them. This study draws on a structural life course perspective and administrative data to examine the long-term care (LTC) trajectories experienced by older adults who end their lives in nursing home care (NH) and compare them to those of LTC recipients who end their lives in home and community-based care (HCC) or hospital care (HC) settings. The overall sequencing of care transitions is considered along with the role of social structural factors, social and economic resources, and health factors in influencing them. Data were obtained from client assessments on individuals aged 65+ who received publicly-subsidized LTC services in one Canadian health region and who died between April 1, 2008 and December 31, 2012 (n=13,466). Only 10.2% of clients died at home in the community. Most died in NH settings (56.5%) or in hospital following a transfer from NH (12.0%) care. Just over one-fifth (20.9%) died in hospital following a transfer from HCC. Multinomial logistic regression analyses reveal the importance of social structural factors, social and economic resources, and health factors in shaping these trajectories. These findings support the utility of a structural life course perspective and suggest avenues for enhancing equitable and desirable end-of-life care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».