Hospice Utilization Among Residents in Long-Term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospice care can improve quality of life for persons nearing end of life, yet little is known about utilization of hospice care among persons residing in long-term care facilities (LTCFs). Given the increasing number of deaths that occur in LTCFs, it is important to examine hospice care practices in LTCFs. AIM: The aim of the cross-sectional study was to describe residents who received hospice care in LTCFs and explore factors that can predict hospice use in LTCFs across Canada. This study included 185 715 residents aged 19 years or older in LTCFs in Canada in 2015. RESULTS: Of all residents, 2.7% (n = 4973) received hospice care and 6.8% (n = 12 684) were profiled as having an end-stage disease. Among those who received hospice care, most were noted as end stage (89.5%) and had severe physical impairment (Activities of Daily Living Hierarchy Scale ≥ 5, 74.3%), mild-to-severe pain (Pain Scale ≥ 1, 76.0%), and moderate-to-severe health instability (Changes in Health, End-Stage Disease, Signs, and Symptoms Scale ≥3, 82.9%). Residents who received hospice care were in more severe and complex clinical conditions than those who did not receive hospice care. CONCLUSION: Only a small proportion of residents in LTCFs received hospice care. Further investigation of standardized assessment of terminal status is needed as accuracy of end-stage diagnosis continues to be challenging and criteria for hospice eligibility are narrow. Special attention should be paid to improve access to hospice care among residents with dementia or other progressive chronic diseases with severe and complex clinical needs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».