Predictors of Home Death in Palliative Care Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
With recent changes in health care there is greater emphasis on providing care at home, including the support of families to enable more home deaths. Since a home death may not be practical or desirable in every family situation, there is a need for an objective way to assess the viability of a home death in each individual family situation. The purpose of this study was to describe the relative role of predictors of home death in a cohort of palliative care patients with advanced cancer. A questionnaire was created as a means of assessing the viability of a home death. Five questions were included. Ninety questionnaires were administered by home care coordinators. A follow-up questionnaire was administered to record the place of death. Of the 73 evaluable patients, 34 (47%) died at home and 39 (53%) died in hospital or hospice. The desire for a home death by both the patient and the caregiver, support of a family physician, and presence of more than one caregiver were all significantly associated with a home death. Logistic regression identified a desire for home death by both the patient and the caregiver as the main predictive factor for a home death. The presence of more than one caregiver was also predictive of home death. The questionnaire is simple and, if our results are confirmed, it can be used for predicting those who will not have a home death.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».