Using linked administrative data to evaluate and improve the quality of end-of-life care in nursing homes.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesPrescribing of symptom management medications may reflect the quality of end-of-life care provided to nursing home residents who are nearing death. The objective of this study was to examine variations in the prescribing of end-of-life symptom management medications in nursing home residents in the last 14 days of life. ApproachThis was a retrospective cohort study of nursing home residents age 65+ who died in Ontario, Canada between January 2017 and February 2020. Through expert consultations, we compiled a list of medications used to manage common end-of-life symptoms. Using routinely collected health administrative data held at ICES, we linked resident data to prescription claims to identify whether residents were prescribed these medications in the last 14 days of life. We grouped nursing homes into quintiles according to the proportion of decedents in a home who received ≥1 prescription and examined variations in resident and facility characteristics across quintiles. ResultsThere were 55,029 deaths across 626 nursing homes. Overall, 64.8% of residents received at least one end-of-life symptom management medication. The proportion of dying residents who received ≥1 end-of-life medication ranged from 37.6% in quintile 1, 59.8% in quintile 2, 69.1% in quintile 3, 74.8% in quintile 4, and 82.9% in quintile 5. Opioids were the most commonly prescribed medications, with an average of 62.2% of residents receiving a prescription (35.9% to 81.2% across the quintiles). Nursing home residents that resided in homes in the lowest prescribing quintile were older and more likely to be Allophones (first language not English or French). Low prescribing homes were also larger, with a higher number of beds, and were more likely to be in rural areas. ConclusionThe observed variations in the prescribing of medications to manage end-of-life symptoms in nursing home residents raises concerns that some residents may have received inadequate end-of-life symptom management. Prescription data may provide an opportunity to rapidly evaluate the quality of end-of-life care in nursing homes at a population level.
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 | 0,013 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».