Prevalence of Dementia in a Geriatric Palliative Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence of dementia in a palliative care unit (PCU) and to determine whether there is a difference between length of stay (LOS) and Palliative Performance Scale (PPS) score in individuals admitted with a primary diagnosis of dementia compared to individuals admitted with other noncancer and cancer diagnoses. DESIGN: Descriptive retrospective chart review. SETTING: Geriatric PCU in an academic community geriatric hospital. PARTICIPANTS: All individuals admitted to the Baycrest Health Sciences PCU from January 1, 2014, to September 1, 2016. MEASUREMENTS: Individuals with an admission diagnosis of cancer, noncancer, and dementia and their corresponding PPS scores were identified. Data were analyzed using descriptive statistics. RESULTS: A total of 780 patients were admitted to the PCU during the study period: 32 (4.1%) individuals had advanced dementia, 121 (15.5%) had a noncancer diagnosis, and 627 (80.4%) had cancer as the primary reason for admission. In the cancer and noncancer groups, 113 patients had a comorbid dementia diagnosis. The mean admission PPS score in patients with cancer was 36%, noncancer was 32.6%, and dementia was 23.8% ( P < .001). Mean LOS in patients with cancer was 32 days, noncancer patients was 34.3 days, and patients with advanced dementia was 33.3 days ( P = .90). CONCLUSIONS: Individuals with an admission diagnosis of advanced dementia had a lower mean PPS score than individuals admitted with other noncancer and cancer diagnoses. There was no difference in the mean LOS between the 3 groups. Individuals with an admission diagnosis of advanced dementia should not be refused admission because of fear of outliving their prognosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».