Aging-in-Place at the End-of-Life in Community and Residential Care Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Population aging is a global phenomenon that has presented capacity and resource challenges for providing supportive care environments for older people in later life (Bone et al., 2018, Finucane et al., 2019). Aging-in-place was introduced as a policy driver for creating supportive environmental and social care to enable individuals to live independently at home and in the community for as long as possible. Recently, there has been a move towards offering care for people with a terminal illness at home and in the community (Shepperd et al., 2016); and when appropriate, to die in supportive, home-like environments such as care homes (Wada et al., 2020). Aging-in-place principles can, thus and, should be extended to enabling supportive, home-like environments at the end-of-life. Yet, first, we must consider the appropriateness, availability and diversity of options for community-based palliative and end-of-life care (PEoLC), in order to optimise supports for older people who are dying at home or within long-term/residential care environments. Globally, across places with similar health and social care systems and service models such as in Scotland and in Canada, community-based PEoLC options are currently not uniformly available. Given that people entering into long-term/residential care homes are increasingly closer to the end of life, there is now an even greater demand for PEoLC provision in residential facilities (Kinley et al., 2017). Although most reported deaths occur within an inpatient hospital setting (50%), the proportion of overall deaths in a care home setting is projected to increase from 18% to 22.5% (Finucane et al, 2019). This suggests that long-term/residential care homes are to become the most common place of death by 2040, evidencing the need to develop and sustain appropriate and compassionate PEoLC to support those who are able to die at home and those living in residential care facilities (Bone et al., 2018; Finucane et al., 2019). This research initiative is premised on the notion that aging in place matters throughout the life-course, including at the end-of-life and that the socio-environmental aspects of care homes need to enable this.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».