The Impact of Dementia and Language on Hospitalizations. A Retrospective Cohort of Long-Term Care Residents.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 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 to hospitals. The purpose of this study was to investigate the association between dementia status and incidence of hospitalization among residents in LTC 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 1 st 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 1 st 2014. We performed multivariate logistic regression analyses to determine the impact of dementia and resident language on the incidence of hospitalization; we 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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».