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Enregistrement W4399672416 · doi:10.1016/j.jamda.2024.105090

Advance Directives Change Frequently in Nursing Home Residents

2024· article· en· W4399672416 sur OpenAlexafffund
Hannah J. Wong, Hsien Seow, Anastasia Gayowsky, Rinku Sutradhar, Robert Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Medical Directors Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesThe Scarborough HospitalYork UniversityPublic Health OntarioMcMaster University
Organismes subventionnairesMinistry of Long-Term CareCanadian Institutes of Health ResearchKementerian Kesihatan MalaysiaInstitute for Clinical Evaluative SciencesYork UniversityMinistry of Health, Ontario
Mots-clésMedicineNursing homesNursingGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To describe the rate, timing, and pattern of changes in advance directives (ADs) of do not resuscitate (DNR) and do not hospitalize (DNH) orders among new admissions to nursing homes (NHs). DESIGN: A retrospective cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: Admissions to all publicly funded NHs in Ontario, Canada, between January 1, 2013, and December 31, 2017. METHODS: Residents were followed until discharged from incident NH stay, death, or were still present at the end of study (December 31, 2019). They were categorized into 3 mutually exclusive baseline composite AD groups: Full Code, DNR Only, and DNR+DNH. We used Poisson regression models to estimate the incidence rate ratios of AD change between different AD groups and different decision makers for personal care, adjusted for baseline clinical and sociodemographic variables. RESULTS: A total of 102,541 NH residents were eligible for inclusion. Residents with at least 1 AD change accounted for 46% of Full Code, 30% of DNR Only, and 25% of DNR+DNH group. Median time to first AD change ranged between 26 and 55 weeks. For Full Code and DNR Only residents, the most frequent change was to an AD 1 level lower in aggressiveness or intervention, whereas for DNR+DNH residents the most frequent change was to DNR Only. About 16% of residents had 2 or more AD changes during their stay. After controlling for covariates, residents with a DNR-only order or DNR+DNH orders at admission and those with a surrogate decision maker were associated with lower AD change rates. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Measuring AD adherence rates that are documented only at a particular time often underestimates the dynamics of AD changes during a resident's stay and results in an inaccurate measure of the effectiveness of AD on resident care. There should be more frequent reviews of ADs as they are quite dynamic. Mandatory review after an acute change in a resident's health would ensure that ADs are current.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,387 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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