Adherence to End-of-Life Instructions Across Cognition Levels: Insights from the Health and Retirement Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adherence to end-of-life instructions is understudied and may vary across cognition levels in older adults, as cognitive decline can impact decision-making and the implementation of advance care planning. This study aims to examine adherence to end-of-life instructions across different cognition levels in older adults. Data from deceased participants in the Health and Retirement Study (HRS, 1994–2018) were extracted using exit files to assess adherence to end-of-life instructions. Langa Weir classification was used for cognition categorization. Adherence was measured using three indicators: proxy-reported difficulties in following written EOL instructions, proxy-reported healthcare provider difficulties in following written instructions, and instances where the patient received unwanted treatment despite family or decision-maker refusal. Individuals with dementia and impaired cognition were older at death, less likely to be married, more likely to have a high school education or less, and predominantly female. They were less likely to discuss end-of-life care prior to death or have a living will at death (p < 0.05) and marginally less likely to want all possible care (p = 0.06). Regarding adherence indicators, dementia group participants were 2.37 times more likely to receive unwanted treatment despite family/decision-maker refusal compared to normal cognition participants (OR = 2.37 [95% CI: 1.04–5.40], p < 0.05). Our findings highlight disparities in adherence to end-of-life instructions, with individuals with dementia being more likely to receive unwanted treatment. These results underscore the need for improved communication between individuals involved in end-of-life care and strategies to ensure that end-of-life preferences are honored across cognition levels.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».