FACTORS ASSOCIATED WITH MORTALITY AMONG LONG-TERM CARE RESIDENTS TRANSITIONING TO AND FROM EMERGENCY DEPARTMENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies examining risk of death during acute care transitions have highlighted potential predictors of death during transition. However, they have not closely examined the relationships and directional effects of organizational context, care processes, resident demographics and health conditions on death during transition. By employing structural equation modeling, we aimed to 1) identify predictive factors for residents who died during transitions from long term care (LTC) to emergency departments (EDs) and back; 2) examine relationships between identified organizational, process and resident factors with resident death during these transitions; and 3) identify areas for further investigation and improvement in practice. We tracked every resident transfer from 38 participating LTC facilities to two included EDs in two Western Canadian provinces from July 2011 to July 2012. Overall, 524 residents were involved in 637 transfers of whom 63 residents (12%) died during the transition. Sustained dyspnea (in both LTC and the ED), sustained change in level of consciousness (LOC) and severity measured by triage score were direct and significant predictors of resident death during transition. The model fit the data, (x2 = 83.77, df = 64, p = 0.049) and explained 15% variance in resident death. Dyspnea and change in LOC in both LTC and ED needs to be recognized regardless of primary reason for transfer. More research is needed to determine the specific influences of LTC ownership models, family involvement in decision-making, LTC staff decision-making on resident death during transition, and interventions to prevent pre-death transfers.
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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».