What socio-economic factors determine place of death for people with life-limiting illness? A systematic review and appraisal of methodological rigour
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Socio-economic factors play important roles in place of death. However, up-to-date knowledge on socio-economic determinants for place of death is warranted including analysis of collinearity between socio-economic determinants. AIM: To examine associations between socio-economic determinants (social class, deprivation level in area of residence, income, education, occupation, urbanisation) and place of death among adult patients with life-limiting illnesses. Furthermore, to describe how these factors are operationalised and examined for collinearity. DESIGN: A systematic review was performed (PROSPERO, record: CRD42018091218) and quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. DATA SOURCES: A comprehensive search of PubMed, Embase, CINAHL, Scopus and PsycINFO was conducted for studies published from 1 January 2008 until the date of the search (23 March 2018) in English or Scandinavian languages. RESULTS: Of the 1599 unique citations identified, 34 studies were eligible. Dying at home was to a high degree associated with better financial situation and living in rural areas. Furthermore, hospital death was associated with a high level of deprivation in the area of residence and being employed. Regarding educational level, we found mixed and inconclusive results. CONCLUSION: Inequalities concerning place of death were found, and attention towards socio-economic inequality concerning place of death is necessary, especially in patients with a poor financial status, patients living in deprived and metropolitan areas and patients who are employed. Furthermore, we found a low degree of assessment for collinearity and adjustment of socio-economic variables. These issues should be considered in planning of future studies of socio-economic determinants for place of death.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».