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Enregistrement W3092547329 · doi:10.1186/s12877-020-01806-2

The impact of dementia and language on hospitalizations: a retrospective cohort of long-term care residents

2020· article· en· W3092547329 sur OpenAlexafffundabout
Karine Riad, Colleen Webber, Ricardo Batista, Michael Reaume, Emily Rhodes, Braden Knight, Denis Prud’homme, Peter Tanuseputro

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensOttawa HospitalInstitut du Savoir MontfortBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitut du savoir Montfort-Recherche
Mots-clésDementiaMedicineCohortIncidence (geometry)Logistic regressionDeliriumRetrospective cohort studyOdds ratioCohort studyLong-term careGerontologyOddsMedical diagnosisEmergency medicinePediatricsPsychiatryInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hospitalizations carry considerable risks for frail, elderly patients; this is especially true for patients with dementia, who are more likely to experience delirium, falls, functional decline, iatrogenic complications, and infections when compared to their peers without dementia. Since up to two thirds of patients in long-term care (LTC) facilities have dementia, there is interest in identifying factors associated with transitions from LTC facilities to hospitals. The purpose of this study was to investigate the association between dementia status and incidence of hospitalization among residents in LTC facilities in Ontario, Canada, and to determine whether this association is modified by linguistic factors. METHODS: We used linked administrative databases to establish a prevalent cohort of 81,188 residents in 628 LTC facilities from April 1st 2014 to March 31, 2017. Diagnoses of dementia were identified with a previously validated algorithm; all other patient characteristics were obtained from in-person assessments. Residents' primary language was coded as English or French; facility language (English or French) was determined using language designation status according to the French Language Services Act. We identified all hospitalizations within 3 months of the first assessment performed after April 1st 2014. We performed multivariate logistic regression analyses to determine the impact of dementia and resident language on the incidence of hospitalization; we also considered interactions between dementia and both resident language and resident-facility language discordance. RESULTS: The odds of hospitalization were 39% lower for residents with dementia compared to residents without dementia (OR 0.61, 95% CI 0.57-0.65). Francophones had lower odds of hospitalization than Anglophones, but this difference was not statistically significant (OR 0.91, 95% CI 0.81-1.03). However, Francophones without dementia were significantly less likely to be hospitalized compared to Anglophones without dementia (OR 0.71, 95% CI 0.53-0.94). Resident-facility language discordance did not significantly affect hospitalizations. CONCLUSIONS: Residents in LTC facilities were generally less likely to be hospitalized if they had dementia, or if their primary language was French and they did not have dementia. These findings could be explained by differences in end-of-life care goals; however, they could also be the result of poor patient-provider communication.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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