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Enregistrement W2733734144 · doi:10.1093/geroni/igx004.1804

REDUCING EMERGENCY ROOM VISITS AND HOSPITAL DEATHS AT END-OF-LIFE FOR LONG-TERM CARE RESIDENTS

2017· article· en· W2733734144 sur OpenAlexaffabout
Sharon Kaasalainen, Tamara Sussman, Pamela Durepos, Jenny Ploeg, Lorraine Venturato, Lynn McCleary, Paulette V. Hunter

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanBrock UniversityUniversity of CalgaryMcGill UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditMedicineEmergency departmentChartMedical emergencyPsychological interventionEnd-of-life careLong-term careEmergency medicineFamily medicineNursingPalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Burdensome interventions and hospital use can negatively affect the quality of end-of-life (EOL) for long-term-care (LTC) residents and their families. The goal of this study was to examine Emergency Department (ED) use at EOL and hospital deaths for LTC residents, and explore with LTC staff ways to minimize hospital use. This study used a mixed methods approach. Chart audits were conducted in four LTC homes in southern Ontario to capture trends in hospital use over a one-year period for the following indicators: (1) resident deaths at hospital versus LTC home; (2) ED visit in the last year, month, and week of life; (3) average number of ED visits/resident; (4) planned versus unplanned ED visits; (5) ED visits that became hospital admissions. These chart audit findings were presented to staff to raise awareness and stimulate reflections on local factors affecting hospital use at EOL. All deliberations were transcribed and thematically analyzed. Chart audits revealed that 59% of residents across sites visited ED during the last month of life and 26% of resident deaths occurred in hospital. Staff expressed surprise at the amount of hospital use during EOL. Reflections suggested that clinical expertise, comfort with EOL communication, clinical resources and family availability for EOL decision-making could all impact non-desirable hospital use at EOL. Staff appeared motivated to address these areas of practice following this reflective process. Localized chart data combined with group reflective opportunities can serve to raise awareness and engage staff in collective solutions to address hospital use at EOL.

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)0,012
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,192

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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