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Enregistrement W4386461525 · doi:10.1136/bmjopen-2023-075518

Comorbidities, symptoms and end-of-life medication use in hospitalised decedents before and during the COVID-19 pandemic: a retrospective regional cohort study in Ottawa, Canada

2023· article· en· W4386461525 sur OpenAlexafffundabout
Peter G. Lawlor, Leila Cohen, Samantha Rose Adeli, Ella Besserer, Valérie Gratton, Rebekah Murphy, Grace Warmels, Adrianna Bruni, Monisha Kabir, Chelsea Noël, Brandon Heidinger, Koby Anderson, Kyle Arsenault‐Mehta, Krista Wooller, Julie Lapenskie, Colleen Webber, Daniel Bédard, Paula Enright, Isabelle Desjardins, Khadija Bhimji, Claire Dyason, Akshai Iyengar, Shirley H. Bush, Sarina R. Isenberg, Peter Tanuseputro, Brandi Vanderspank‐Wright, James Downar, Henrique A. Parsons

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMontfort HospitalUniversity of TorontoInstitut du Savoir MontfortQueensway-Carleton HospitalOttawa HospitalBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOttawa Hospital Research InstituteHealth CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyIntensive care unitComorbidityEmergency medicineCohortPandemicPolypharmacyCohort studyLogistic regressionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicinePediatricsDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare comorbidities, symptoms and end-of-life (EoL) palliative medication (antisecretories, opioids, antipsychotics and sedatives) use among decedents before and during the COVID-19 pandemic. DESIGN: In a retrospective cohort study, decedent records in three acute care hospitals were abstracted, generating a prepandemic (November 2019-February 2020) group (pre-COVID) and two intrapandemic (March-August 2020, wave 1) groups, one without (COVID-ve) and one with COVID-19 infection (COVID+ve). Control group decedents were matched 2:1 on age, sex and care service (medicine/intensive care unit (ICU)) with COVID+ve decedents. SETTING: Three regional acute care teaching hospitals in Ottawa, Canada PARTICIPANTS: Decedents (N=425): COVID+ve (n=85), COVID-ve (n=170) and pre-COVID (n=170). MAIN OUTCOME MEASURES: Data were abstracted regarding demographics, admission comorbidities and symptoms, and EoL medication use; opioid doses were standardised to parenteral morphine equivalent daily dose (MEDD), and the predictors of upper quartile MEDD in the last 24 hours of life were examined in multivariable logistic regression with adjusted ORs (aORs) and 95% CIs. RESULTS: The prevalence of dementia (41% vs 28% and 26%, p=0.03), breathlessness (63.5% vs 42% and 47%, p<0.01), cough (40% vs 27% and 19%, p<0.01) and fever (54% vs 9% and 13.5%) was higher in COVID+ve versus pre-COVID and COVID-ve groups, respectively. The median (IQR) of MEDD over the last 72 hours of life was 16.7 (9-36.5) vs 13.5 (5.7-21.8) and 10.5 (5.3-23.8) for COVID+ve versus pre-COVID and COVID-ve groups, respectively, (p=0.007). Male sex, COVID+ve grouping, ICU death and high-flow nasal cannula use predicted upper quartile MEDD dose, aORs (95% CIs): 1.84 (1.05 to 3.22), 2.62 (1.29 to 5.3), 5.14 (2.47 to 10.7) and 1.93 (1.05 to 3.52), respectively. COVID+ve group decedents used highest lorazepam and propofol doses. CONCLUSIONS: COVID-19 decedents, particularly those in ICU, required higher EoL opioid and sedating medication doses than matched prepandemic or intrapandemic controls. These findings should inform and guide clinical practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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