Multistate Competing Risk Analysis of Transition Back to the Community Among Long-Term Care Home (LTC) Destined Patients: A Brief Report
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The demand for long-term care in community and facilitybased settings in Canada is expected to increase with population growth. The Toronto Grace Health Center piloted an intervention program that aims to support return to the community of acute hospital patients designated for LTC placement. We investigated whether this program was effective in transitioning the program patients back to their homes in the community and the factors associated with transitioning patients to different destinations. METHOD: We performed a competing risk multi-state analysis of 111 patients enrolled into the Harbour Light (HL) transitional unit program between January 2020 and June 2023. RESULTS: At the time of the study, 92 enrolled patients had been discharged and of those these, 48.9% (45) were successfully transitioned back to their private home in the community. The remaining 51.1% (46) were discharged to other destinations. Being a female was the only positive predictor of transitioning back home. Higher CPS scores (HR 0.53, 95% CI 0.31-0.88), PADDRS scale of 1+, and higher ADL Hierarchy scale, strongly predicted lower odds of transitioning back to the community. CONCLUSION: Within the context of rising LTC bed demand and lengthy waiting time in Canada, with appropriate measures, this program successfully transitioned LTC home bound persons back to their homes. If replicable on a large scale, this could provide short and long-term solution to LTC bed demand in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».