Age and Life-Sustaining Treatment Preferences in Parkinson Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Advance Care Planning (ACP) is one of 10 key elements in the American Academy of Neurology Parkinson disease (PD) clinical practice quality measures. We know little about how aging influences ACP views in people with PD. METHODS: We conducted a cross-sectional survey of 39 participants (mean age 70.3 years; range: 52-81) with PD to explore correlations between older age and life-sustaining treatment preferences while controlling for confounders including years of education, Montreal Cognitive Assessment score and Movement Disorders Society Unified Parkinson's disease Rating Scale motor score. Scenarios asked participants to choose their level of interest in pursuing life-sustaining measures in the setting of specific medical illnesses including stroke, metastatic cancer, severe heart attack, and dementia. All participants were men and were recruited from the Veterans Affairs Ann Arbor Healthcare System. RESULTS: In the hypothetical stroke, metastatic colon cancer, and dementia scenarios, older age correlated with more aggressive care goals related to the use cardiopulmonary resuscitation to treat cardiopulmonary arrest. CONCLUSIONS: Advancing age in PD may correlate with paradoxically more aggressive goals as it relates to life-sustaining treatment preferences including cardiopulmonary resuscitation. This may reflect a response to heightened concern among older adults with PD about the potential for compromised autonomy in the setting of aging.
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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 | 0,000 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».