RACIAL AND ETHNIC VARIATIONS IN DEMENTIA DIAGNOSIS, SURVIVAL, AND END-OF-LIFE CARE QUALITY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the United States most adults have a preference to die at home and is an indicator of good end-of-life care. In the context of dementia, family members and caregivers are decision makers and part of good and equitable care involves understanding cultural variation in attitudes and social norms related to dementia, death and dying, and the meaning of a good death. This symposium explores racial and ethnic variation in lifetime dementia diagnosis and end-of-life care quality indicators. The first presentation examines racial, ethnic, and geographic variation in the rarely discussed lifetime prevalence of dementia and survival time from dementia diagnosis to death using national Medicare data. The second presentation describes the relationship between end-of-life care planning and satisfaction with end-of-life care using data from the Health and Retirement Study. The third presentation describes variation in place of death, a key indicator of end-of-life care quality, by dementia diagnosis and race/ethnicity using national Medicare data. The fourth presentation examines variation in hospice use, another indicator of end-of-life-care quality, and place of death by dementia diagnosis, race, and ethnicity using national Medicare data. The symposium concludes with a presentation examining the relationship between place of death and satisfaction with care received using data from the Health and Retirement Study. The Institute for Healthcare Improvement’s Triple Aim (improving the experience of care, improving the health of populations, and reducing per capita costs of health care) serves as a lens for discussing policy and practice implications of the major findings from each presentation.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».