End-of-Life Acute Care Use and Pain-Related Outcomes in Chinese-speaking Residents in Canadian Long-Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patients from ethnically minoritized communities often face disparities in health care due to language and cultural barriers. This study aimed to compare health care use and end-of-life outcomes between Chinese-speaking residents living in language-concordant and language-discordant long-term care (LTC) homes. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: A total of 69,630 LTC residents who died between January 2017 and December 2019 in Ontario, Canada. METHODS: We compared Chinese-speaking residents in ethnic Chinese LTC homes (n = 931) (ie, language-concordant) with Chinese-speaking residents in non-Chinese homes (n = 510) (ie, language discordant), non-Chinese-speaking residents in ethnic Chinese homes (n = 408), and non-Chinese-speaking residents in all other homes (n = 67,781). Primary language spoken by the resident captured in the Resident Assessment Instrument-Minimum Data Set was used to classify residents as Chinese- or non-Chinese-speaking. Ethnic Chinese homes included those formally designated as a Chinese cultural home or where at least 20% of its residents spoke Chinese as their primary language. Main outcomes were hospitalization, emergency department visits, pain management in the last 3 days of life, and location of death. RESULTS: Residents in ethnic Chinese LTC homes, irrespective of their primary language, were significantly more likely to be admitted to hospitals in the last 3 days of life. Similarly, Chinese-speaking residents in all homes and all residents receiving care in ethnic Chinese homes were more likely to die in hospital than non-Chinese-speaking residents in all other homes. Chinese-speaking residents in language-concordant homes were less likely to report frequent and severe pain (odds ratio, 0.3; 95% CI, 0.2-0.7) than non-Chinese-speaking residents in other homes. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Chinese-speaking residents and residents in ethnic Chinese homes were more likely to be hospitalized at the end of life and die in hospitals. However, receiving care in a language-concordant environment was associated with lower odds of reporting frequent and severe pain near the end of life among Chinese-speaking LTC residents.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».