Interventions and Predictors of Transition to Hospice for People Living With Dementia: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Goal-concordant transition to hospice is an important facet of end-of-life care for people living with dementia. The objective of this integrative review was to appraise existing evidence and gaps focused on interventions and predictors of transition to hospice and end-of-life care for persons living with dementia across healthcare to inform future research. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Using integrative review methodology by Whittemore and Knafl, 5 databases were searched (PubMed, CINAHL, Web of Science, Google Scholar, and Cochrane Database for Systematic Reviews) for articles between 2000 and 2023. The search focused on dementia, hospice care, transitions, care management and/or coordination, and intervention studies. RESULTS: Fourteen articles met inclusion criteria after critical appraisal. Most were cross-sectional in design and conducted in nursing homes and hospitals in the U.S. persons living with dementia had multiple chronic conditions including cancer, diabetes, heart disease, and stroke. Interventions included components of hospice decision-making delivered through advance care planning, checklist-based care management for hospice transition, and palliative care for those with severe dementia. Predictors included increasing severity of illness including functional decline, organ failure, intensive care use, and the receipt of palliative care. Other predictors were related to insurance status, race and ethnicity, and caregiver burden. Overall, despite moderate to high-quality evidence, the studies were limited in scope and sample and lacked racial and ethnic diversity. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: Prospective, multisite randomized trials and population-based analyses including larger and diverse samples are needed for improved end-of-life dementia illness counseling and hospice care transitions for persons living with dementia and their caregivers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».