The association between rurality, places of care and the location of death of long-term care home residents with dementia: A population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most individuals prefer to spend their final moments of life outside a hospital setting. This study compares the places of care and death of long-term care (LTC) home residents in Ontario in the last 90 days of life, according to LTC home rurality. Data and methods: This retrospective cohort study was conducted using health administrative data from ICES (formerly known as the Institute for Clinical Evaluative Sciences). The study population, which was identified through algorithms, included all Ontario LTC home residents with a dementia diagnosis who died between April 1, 2014, and March 31, 2019. The location of death was categorized as in an acute care hospital, an LTC home, a subacute care facility, or the community. Places of care included emergency department visits and hospitalizations in the last 90 days of life. Statistical tests were used to evaluate differences in location of death and places of care by rurality. Results: Of the 65,375 LTC home residents with dementia, 49,432 (75.6%) died in an LTC home. Residents of LTC homes in the most urban areas were less likely to die in an LTC home than those in more rural homes (adjusted relative risk: 0.84; 95% confidence interval: 0.83 to 0.85). A higher proportion of residents of the most urban LTC homes had at least one hospitalization in the last 90 days of life compared with rural residents (23.7% versus 9.9% palliative hospitalizations and 28.3% versus 15.9% non-palliative hospitalizations [p ⟨ 0.001]). Interpretation: Individuals with dementia residing in urban LTC homes are more likely to receive care in the hospital and to die outside a LTC home than their counterparts living in rural LTC homes. The findings of this work will inform efforts to improve end-of-life care for older adults with dementia living in LTC homes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».