The effect of informal caregiver support on utilization of acute health services among home care clients: a prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency department visits and hospitalizations (EDVH) place a large burden on patients and the health care system. The presence of informal caregivers may be beneficial for reducing EDVH among patients with specific diagnoses. Our objective was to determine whether the presence of an informal caregiver was associated with the occurrence of an EDVH among clients 50 years of age or older. METHODS: Using a database accessed through the Toronto Central Community Care Access Centre (CCAC), we identified 479 adults over 50 years of age who received home care in Toronto, Canada. Exposure variables were extracted from the interRAI health assessment form completed at the time of admission to the CCAC. EDVH data were linked to provincial records through the CCAC database. Data on emergency room visits were included for up to 6 months after time of admission to home care. Multiple logistic regression analysis was used to identify factors associated with the occurrence of an EDVH. RESULTS: Approximately half of all clients had an EDVH within 180 days of admission to CCAC home care. No significant association was found between the presence of an informal caregiver and the occurrence of an EDVH. Significant factors associated with an EDVH included: Participants having a poor perception of their health (adjusted OR = 1.68, 95% CI: 1.11-2.56), severe cardiac disorders (adjusted OR = 1.54, 95% CI: 1.04-2.29), and pulmonary diseases (adjusted OR = 1.99, 95% CI: 1.16-3.47). CONCLUSIONS: The presence of an informal caregiver was not significantly associated with the occurrence of an EDVH. Future research should examine the potential associations between length of hospital stay or quality of life and the presence of an informal caregiver. In general, our work contributes to a growing body of literature that is increasingly concerned with the health of our aging population, and more specifically, health service use by elderly patients, which may have implications for health care providers.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».