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Enregistrement W4392594859 · doi:10.1016/j.jamda.2024.01.025

Evaluating the Association between the Implementation of the PoET (Prevention of Error-Based Transfers) Southwest Spread Project and Palliative Care Provision: A Quasi-Experimental Matched Cohort Study Using Population-Level Health Administrative Data

2024· article· en· W4392594859 sur OpenAlexafffundabout
Henry Siu, Abe Hafid, David H. Kirkwood, Dawn Elston, Richard Perez, Aaron Jones, Jill Oliver, Paula Chidwick, Theresa Nitti, Andrew P. Costa

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Directors Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésMedicineAssociation (psychology)CohortHealth carePalliative careFamily medicineGerontologyEnvironmental healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The PoET (Prevention of Error-based Transfers) project seeks to align long-term care (LTC) home informed consent practices to existing legislation, thereby reducing consent-related error-based transfers to acute care. We sought to measure changes in resident-level palliative care provision after participating in the PoET Southwest Spread Project (PSSP), and to identify patient and LTC home characteristics associated with palliative care provision. DESIGN: Quasi-experimental matched (1:1 ratio) cohort study design using linked population-based health administrative data. SETTING: Sixty LTC homes (PSSP = 30; Control = 30) in Ontario, Canada, from November 2019 to December 2021. METHODS: We matched 30 PSSP to 30 control homes and described incidence rates for resident-level palliative care provision (ie, physician palliative care encounters and palliative medication prescriptions) during the 7-month postimplementation period. We used generalized linear mixed models to evaluate the association between PSSP implementation and palliative care provision during the postimplementation period. We adjusted for resident-level characteristics (ie, age, sex, comorbidity status) and home-level characteristics (ie, rurality status, profit model, COVID-19 impact). We identified a decedent subcohort to measure palliative care provision patterns during the last 2 months of life. RESULTS: We captured a matched cohort of 8894 residents (PSSP = 4103; Control = 4791). Incidence rates of palliative care encounters increased during the postimplementation period for PSSP (82.6 to 85.4 per 100 person-months) but not for control residents (68.8 to 65.3 per 100 person-months). After adjusting for key covariates, PSSP exposure was associated increased palliative care provision (incidence rate ratio 2.47, 95% CI 2.31-2.64) and palliative care medication prescription (1.16, 95% CI 1.12-1.20). Larger home size, certain health regions, and higher number of comorbidities were associated with increased physician palliative care encounters. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: By promoting correct informed consent practices in LTC, PSSP participation increased palliative care provision for PSSP LTC residents across all settings.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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