Peaceful dying among Canada’s elderly: An analysis of the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Death is universal, yet relatively little is known about how Canadians experience their death. Using novel decedent interview data from the Canadian Longitudinal Study on Aging we describe the prevalence and characteristics of peace with dying among older Canadians. METHODS: We conducted a secondary analysis of decedent interview data from the Canadian Longitudinal Study on Aging. Proxies of deceased Canadian Longitudinal Study on Aging participants reported on participants' end-of-life experiences between January 2012 to March 2022. We examined end-of-life characteristics and their association with proxy reports of experiencing peace with dying. We conducted regression analysis to explore the association between demographic and end-of-life characteristics and experiencing peace with dying. RESULTS: Of 3,672 deceased participants, 1,287 (35.0%) had a completed decedent questionnaire and were included in the analysis. Respondents reported that two-thirds (66.0%) of the deceased experienced peace with dying and 17% did not experience peace with dying. The unadjusted odds of experiencing peace with dying were higher for those with an appointed power of attorney (OR 1.80; CI 1.39-2.33), those who died of cancer (OR 1.71; CI 1.27-2.30), those in hospice/receiving palliative care (OR 1.67; CI 1.19-2.37), individuals older than 75 years (OR 1.55; CI 1.04-2.30), or widowed (OR 1.53; CI 1.12-2.10). Widowhood (OR 1.51; CI 1.01-2.29), having an end-of-life SDM (OR 1.58; CI 1.14-2.17), and dying of cancer (OR 1.67; CI 1.19-2.23) increased the adjusted odds of dying with peace. CONCLUSIONS: Close to 1 in 5 older Canadians may not experience peace with dying, which supports greater focus on improving the end-of-life care. Our findings suggest that advanced planning may enhance the experience of a peaceful death in Canada.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».